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多星成像调度问题基于分解的优化算法 被引量：14
1
作者 李菊芳 白保存 +1 位作者 陈英武 贺仁杰 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期134-143,共10页
提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自... 提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果,可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案.大规模测试算例验证了算法的效率. 展开更多
关键词 成像卫星 分解优化 自适应蚁群算法 启发式算法 快速模拟退火
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基于分解优化的多星合成观测调度算法 被引量：9
2
作者 白保存 陈英武 +1 位作者 贺仁杰 李菊芳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期596-604,共9页
某些卫星的侧摆性能较差,必须进行合成观测以提高观测效率.研究了多星联合对地观测中的任务合成观测调度问题.提出了将原问题分解为任务分配与任务合成的分解优化思路.任务分配为任务选择卫星资源及时间窗口;任务合成则针对该分配方案,... 某些卫星的侧摆性能较差,必须进行合成观测以提高观测效率.研究了多星联合对地观测中的任务合成观测调度问题.提出了将原问题分解为任务分配与任务合成的分解优化思路.任务分配为任务选择卫星资源及时间窗口;任务合成则针对该分配方案,将分配到各卫星的任务按照轨道圈次分组,分别进行最优合成.采用蚁群优化算法(Ant colony optimization,ACO)求解任务分配问题,通过自适应参数调整及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.提出了基于动态规划的最优合成算法,求解任务合成子问题,能够在多项式时间内求得最优合成方案.依据分配方案的合成结果,得到优化方案的特征信息,反馈并引导蚁群优化算法对任务分配方案的搜索过程.大规模测试算例验证了本文算法的效率. 展开更多
关键词 遥感卫星 调度 任务合成 分解优化 自适应蚁群算法 动态规划
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改进蚁群算法在海洋工程群项目资源调度中的应用 被引量：1
3
作者 李彦苍 《中国管理科学》 CSSCI 2007年第5期83-87,共5页
当今海洋工程群项目管理中的瓶颈之一是人力、资金、设备及材料等资源的合理、动态调度问题。针对此问题,引入了基于信息熵的改进蚁群算法。该方法将资源需在各个分项目中占用的时间与资源的急需程度与之比作为算法中的启发式信息进行... 当今海洋工程群项目管理中的瓶颈之一是人力、资金、设备及材料等资源的合理、动态调度问题。针对此问题,引入了基于信息熵的改进蚁群算法。该方法将资源需在各个分项目中占用的时间与资源的急需程度与之比作为算法中的启发式信息进行处理。与传统调度方法的比较及海洋工程群项目资源动态调度工程实例表明,该方法可实现资源的合理、动态调度,为海洋工程及其他工程领域群项目管理提供了一较为有效的资源调度算法。 展开更多
关键词 群项目管理 资源调度 海洋工程 蚁群算法 旅行商问题
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基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题
4
作者 张晓霞 李国宣 +1 位作者 孙暄尧 杨丹 《辽宁科技大学学报》 CAS 2016年第6期468-475,共8页
以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择... 以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。 展开更多
关键词 旅行商问题 自适应蚁群算法 线路重连算法 阈值接收算法
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基于自适应蚁群优化的Volterra核辨识算法研究 被引量：8
5
作者 李志农 唐高松 +1 位作者 肖尧先 邬冠华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期35-38,共4页
提出了一种基于自适应蚁群优化(AACO)的Volterra核辨识方法。该方法将蚁群算法应用于Volterra时域核的辨识,并能够随着进化次数的增加,自适应调整基本蚁群算法的参数。同时,与相应的基于蚁群优化(ACO)的Volterra核辨识方法进行了对比分... 提出了一种基于自适应蚁群优化(AACO)的Volterra核辨识方法。该方法将蚁群算法应用于Volterra时域核的辨识,并能够随着进化次数的增加,自适应调整基本蚁群算法的参数。同时,与相应的基于蚁群优化(ACO)的Volterra核辨识方法进行了对比分析。仿真结果表明,提出的方法与蚁群优化辨识方法不论在无噪声环境下,还是在有噪声干扰下,都能得到很好的辨识精度、收敛稳定性和较强的鲁棒抗噪性能,然而,在收敛速度方面,提出的方法优于蚁群优化辨识方法。 展开更多
关键词 自适应蚁群优化 VOLTERRA级数 非线性系统 系统辨识
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结合Predator-Prey-AACO的图像边缘检测算法 被引量：7
6
作者 惠晓威 常正英 +1 位作者 林森 曹益华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第5期58-64,共7页
针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题,提出一种结合生物Predator-Prey行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey行为与AACO算法相结合,将蚁群分成Predator种群和Prey种... 针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题,提出一种结合生物Predator-Prey行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey行为与AACO算法相结合,将蚁群分成Predator种群和Prey种群,初始阶段利用AACO算法进行搜索两种群,一定迭代次数后,两种群进入排斥阶段;通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明,与AACO算法和Canny算法相比,在精确度方面,该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边缘;同时保持了AACO算法收敛速度快的特点,并克服了其易陷入局部极值等缺点;因此,该算法能够高效准确地检测出图像边缘。 展开更多
关键词 图像处理 边缘检测 自适应蚁群优化算法 生物捕食-被捕食行为 自适应调整策略
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基于DACO-BP的水下聚能装药峰值超压预测 被引量：3
7
作者 刘芳 张峻豪 +1 位作者 卢熹 郭策安 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期17-24,102,共9页
为提高水下聚能装药爆炸冲击波参数预测的准确性和稳定性,基于AUTODYN数值仿真软件获取的装药爆炸仿真数据,提出了动态自适应蚁群算法(dynamic adaptive ant colony algorithm,DACO)优化BP(back propagation)神经网络(DACO-BP)的水下聚... 为提高水下聚能装药爆炸冲击波参数预测的准确性和稳定性,基于AUTODYN数值仿真软件获取的装药爆炸仿真数据,提出了动态自适应蚁群算法(dynamic adaptive ant colony algorithm,DACO)优化BP(back propagation)神经网络(DACO-BP)的水下聚能装药峰值超压预测模型。采用梅森旋转算法(mersennetwister,MT)对数据进行随机排序,提升模型对不同数据分布的泛化能力。设计信息素纯增长策略和挥发系数双曲线动态自适应调整策略,改善蚁群算法的全局寻优能力和收敛速度。将DACO算法获得的全局最优解映射到BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络预测的精度和稳定性能。实验结果表明,动态自适应蚁群优化BP神经网络的水下聚能装药峰值超压预测模型具有良好的有效性、稳定性和可信性。 展开更多
关键词 水下聚能装药 峰值超压预测 数值模拟 BP神经网络 梅森旋转算法 蚁群 动态自适应蚁群
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自适应混合蚁群算法求解带容量约束车辆路径问题
8
作者 辜勇 刘迪 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1686-1695,1704,共11页
针对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出了一种自适应混合蚁群算法.由蚁群算法生成子回路,为增强跳出局部最优能力,在蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则中引入了自适应机制.基于子回路组合,... 针对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出了一种自适应混合蚁群算法.由蚁群算法生成子回路,为增强跳出局部最优能力,在蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则中引入了自适应机制.基于子回路组合,由遗传算法构造近似解,根据问题编码特性设计了适应度函数和遗传算子,提高了构造效率,并采用Clark和Wright节约算法将近似解修复成可行解.采用扫描法和2-opt局部优化方法提高可行解的质量.标准算例的实验结果表明,该算法在求解CVRP问题上具有良好的寻优精度和寻优效率.灵敏度分析结果表明蚂蚁数量对算法性能具有显著影响. 展开更多
关键词 带容量约束车辆路径问题 子回路组合 近似解可行化 自适应混合蚁群算法 灵敏度分析
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基于层次梯度挖掘的数据智能调度算法仿真
9
作者 周晓晶 谷钰 《计算机仿真》 北大核心 2023年第4期358-361,381,共5页
针对当前的数据调度算法存在执行费用较高、调度耗时较长且数据资源负载不均衡的问题,提出层次梯度挖掘的数据智能调度算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度两者构建层次业务数据库,挖掘数据局部频繁项。根据数据挖掘结果,建立执行时间... 针对当前的数据调度算法存在执行费用较高、调度耗时较长且数据资源负载不均衡的问题,提出层次梯度挖掘的数据智能调度算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度两者构建层次业务数据库,挖掘数据局部频繁项。根据数据挖掘结果,建立执行时间、执行费用和负载均衡为智能调度目标,构建数据智能调度模型。利用自适应遗传蚁群优化算法对模型求解,最终实现数据智能调度。仿真结果表明:所提算法下数据资源负载结果更均衡,同时还能够有效降低执行费用和调度时长。由此可得结论:本研究具有理想的应用效果。 展开更多
关键词 层次梯度挖掘 数据智能调度 自适应遗传蚁群优化算法 局部频繁项
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