多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法 被引量：25

1

作者 翟海保 程浩忠 +3 位作者 吕干云 陈春霖 江峰青 房领峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第20期37-42,共6页

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数... 多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式;详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因;提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解,能很好地协调局部搜索与全局搜索,在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明,该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。 展开更多

关键词 输电网络 多阶段规划 最优规划 蚁群算法 并行蚁群算法 消息传递接口

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基于并行蚁群算法的常规导弹作战任务分配 被引量：10

2

作者 杨颖 魏鹏 +1 位作者 蒋鸣 刘新学 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期189-192,共4页

作战任务分配是常规导弹作战研究的关键问题之一。结合常规导弹作战实际情况和任务分配特点,综合考虑作战意图、任务协同等约束条件,采用并行蚁群算法,建立了作战任务分配模型。在多子群蚁群算法的基础上,设计了基于任务能力评估的子群... 作战任务分配是常规导弹作战研究的关键问题之一。结合常规导弹作战实际情况和任务分配特点,综合考虑作战意图、任务协同等约束条件,采用并行蚁群算法,建立了作战任务分配模型。在多子群蚁群算法的基础上,设计了基于任务能力评估的子群协调沟通策略和基于任务代价的状态转移规则,提出了并行求解任务分配问题的蚁群算法思想。通过仿真验证了模型的正确性,仿真结果表明该方法能够有效解决常规导弹作战任务分配问题。 展开更多

关键词 常规导弹 任务分配 并行蚁群算法 多子群蚁群算法

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基于TBB和Cilk++的并行蚁群算法在路径寻优中的应用 被引量：7

3

作者 王磊 曹菡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2781-2784,共4页

针对实际道路路网的一类路径寻优问题,提出了带回退机制的蚁群搜索算法,求解在实际道路路网中完成遍历所有规定节点的一条较优路径。为解决大规模实际道路路网数据量大、蚁群算法收敛速度慢的问题,分别采用Intel Threading Building Blo... 针对实际道路路网的一类路径寻优问题,提出了带回退机制的蚁群搜索算法,求解在实际道路路网中完成遍历所有规定节点的一条较优路径。为解决大规模实际道路路网数据量大、蚁群算法收敛速度慢的问题,分别采用Intel Threading Building Blocks(TBB)和Cilk++并行编程模型实现了并行蚁群搜索。与基于WinAPI函数的多线程蚁群算法相比,这两种模型均避免了手动启动线程及识别临界区资源等复杂操作,开发难度降低;在运行效率方面,基于TBB的并行蚁群算法和基于WinAPI的并行蚁群算法效率接近,而基于Cilk++的并行蚁群算法在双核环境下,运行效率和加速比都超过了基于WinAPI的并行蚁群算法。 展开更多

关键词 TBB Cilk++ 并行蚁群算法 多核

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基于OpenMP的并行蚁群算法求解协同空战火力分配 被引量：7

4

作者 陈昊 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第1期20-24,共5页

根据动态火力分配中"动静结合"的思想,建立了一种带毁伤概率门限的火力分配模型。针对协同空战的第一阶段,在求得对目标机群最大毁伤效果的同时尽量节约导弹武器资源,以应对下一阶段的火力分配。根据粗粒度的并行策略,采用Ope... 根据动态火力分配中"动静结合"的思想,建立了一种带毁伤概率门限的火力分配模型。针对协同空战的第一阶段,在求得对目标机群最大毁伤效果的同时尽量节约导弹武器资源,以应对下一阶段的火力分配。根据粗粒度的并行策略,采用OpenMP并行优化技术对蚁群系统(ACS)中最耗时的循环迭代、循环赋值部分进行并行化处理,在此基础上,将优化后的蚁群算法应用到空战火力分配中,通过对各种规模的火力分配问题进行仿真实验,并验证所提出的火力分配模型的合理性和并行蚁群算法的有效性。 展开更多

关键词 静态火力分配 毁伤概率门限 并行蚁群算法 OPENMP 粗粒度策略

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受限单分配枢纽选址问题的并行蚁群算法 被引量：7

5

作者 崔小燕 李旭宏 +2 位作者 毛海军 张永 杨平乐 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期74-81,共8页

研究了受限单分配枢纽选址问题的特点,以网络运输总成本和固定设施费用之和为最小化目标函数,建立了具有较少变量的混合整数线性规划模型,应用并行蚁群算法对模型进行求解,并结合澳大利亚邮政数据进行选址仿真试验。计算结果表明:对于... 研究了受限单分配枢纽选址问题的特点,以网络运输总成本和固定设施费用之和为最小化目标函数,建立了具有较少变量的混合整数线性规划模型,应用并行蚁群算法对模型进行求解,并结合澳大利亚邮政数据进行选址仿真试验。计算结果表明:对于最难求解的50个节点的双紧约束问题,算法运算时间为3.59 s,远低于已有的其他算法;各算例的运算偏差不大于0.09%。可见,并行蚁群算法具有良好的求解效率和计算稳定性。 展开更多

关键词 交通规则 轴-辐式网络 枢纽选址 并行蚁群算法 蚁群系统 局域搜索

原文传递

基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法 被引量：6

6

作者 鲁强 周新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1774-1782,共9页

随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化... 随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化问题,并给出最优化模型;然后结合GPU特点创建并行蚁群算法来求解多规格动态一维下料问题,以保证在有限时间内求得近似最优结果;经过算法分析证明,对于大规模数据变量,并行蚁群算法效率高于传统蚁群算法。通过实验表明,在大规模数据量下,此并行蚁群算法与传统蚁群算法和分支定界算法相比,能够在较短时间内得到较优切割方案。 展开更多

关键词 动态一维下料问题 并行蚁群算法 在线检测 GPU计算

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基于双层蚁群算法和轨迹优化的移动机器人导航算法 被引量：5

7

作者 郝延春 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期239-245,共7页

针对蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种双层蚁群优化算法(DL-ACO)。提出一种并行蚁群优化方法,在复杂地图中生成初始无碰撞路径;采用拐点优化算法(TPOA),对初始路径的长度、转折点数进行优化。为了便... 针对蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种双层蚁群优化算法(DL-ACO)。提出一种并行蚁群优化方法,在复杂地图中生成初始无碰撞路径;采用拐点优化算法(TPOA),对初始路径的长度、转折点数进行优化。为了便于拐角处移动机器人的跟踪控制,设计分段B样条路径平滑器,使拐角处更为平滑。仿真实验表明,所提出的DL-ACO算法在路径长度、平滑度和算法稳定性上均优于其他几种算法;场景实验表明,DL-ACO算法能够有效应用于移动机器人的路径规划。 展开更多

关键词 路径规划 并行蚁群算法 移动机器人 DL-ACO 分段B样条

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基于云模型的并行蚁群-SVM分类方法 被引量：4

8

作者 余桂兰 陈珂 左敬龙 《计算机技术与发展》 2014年第4期131-134,共4页

支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但SVM不利于海量数据的挖掘。为了改善SVM对大样本数据的适应性,提高算法的收敛速度,利用云模型来优化并行蚁群算法,提出了一种基于云模型的并... 支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但SVM不利于海量数据的挖掘。为了改善SVM对大样本数据的适应性,提高算法的收敛速度,利用云模型来优化并行蚁群算法,提出了一种基于云模型的并行蚁群-SVM网页分类方法。将蚂蚁当前位置坐标作为云滴的两个参数,用逆向云发生器产生信息云的三个数字特征,采用不同的方法来更新蚂蚁的信息素,比较真实地体现了现实蚁群的运作情况,达到了实时动态更新的效果。通过对比测试,验证了CPACA-SVM方法在准确率和召回率上均有明显提高,具有较好的分类效果。 展开更多

关键词 云模型 逆向云发生器 并行蚁群算法 支持向量机 网页分类

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基于C++ AMP加速并行蚁群算法 被引量：3

9

作者 林超 《现代电子技术》 2014年第23期69-71,共3页

蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实... 蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实现了并行蚁群算法,使计算用时大幅度减少。经试验分析,该算法可以达到3倍的加速效果。 展开更多

关键词 蚁群算法 并行蚁群算法 GPU计算

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具有粒子群特征的并行蚁群算法在输电网络规划中的应用 被引量：3

10

作者 邬开俊 鲁怀伟 《兰州交通大学学报》 CAS 2011年第1期42-46,共5页

输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和... 输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性. 展开更多

关键词 输电网络规划 粒子群优化算法 并行蚁群算法

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列车运行图天窗分段与衔接优化技术研究 被引量：3

11

作者 徐长安 李晟东 +1 位作者 陈钉均 倪少权 《计算机仿真》 北大核心 2021年第3期68-72,102,共6页

列车运行图天窗分段与衔接是天窗设置的重要内容,对优化列车运行图结构,释放铁路能力具有重要意义。以天窗设置对列车运行影响最小以及不同天窗分段之间的错位时间最短为目标,考虑天窗分段的合理性和天窗衔接的匹配性约束,构建了上述问... 列车运行图天窗分段与衔接是天窗设置的重要内容,对优化列车运行图结构,释放铁路能力具有重要意义。以天窗设置对列车运行影响最小以及不同天窗分段之间的错位时间最短为目标,考虑天窗分段的合理性和天窗衔接的匹配性约束,构建了上述问题的混合整数规划模型。针对天窗分段与衔接问题的组合爆炸特点,提出了变量降维策略,并设计了并行蚁群搜索算法进行求解。最后以达万铁路为例进行有效性验算,结果表明,相较于人工经验设置结果,所提方法能够有效减少天窗错位时间,而且可以在较短时间内求得全局满意解,具备较好的实用性。 展开更多

关键词 铁路运输 列车运行图 天窗分段与衔接 并行蚁群算法

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基于多智能体的跨区域综合交通应急调度 被引量：3

12

作者 王晓阳 杨廷宇 +2 位作者 李林谦 徐长安 倪少权 《综合运输》 2021年第9期27-33,共7页

针对突发事件下不同区域间无法有效配合的问题,引入多智能体技术对跨区域综合交通应急调度进行研究。首先,把受灾点和广泛分布于全国范围内的应急物资储备中心分别模拟为需求点智能体和出救点智能体,进而构建考虑运载工具能力限制的出... 针对突发事件下不同区域间无法有效配合的问题,引入多智能体技术对跨区域综合交通应急调度进行研究。首先,把受灾点和广泛分布于全国范围内的应急物资储备中心分别模拟为需求点智能体和出救点智能体,进而构建考虑运载工具能力限制的出救点智能体应急联运路径规划模型,设计并行蚁群算法进行求解,使用蚁群算法对比设计算法的有效性,最后进行算例分析。研究表明,基于本文模型和算法,决策者可以在满足救援时效性的要求下筛选出时间和费用成本最少的应急物资运输路径,为跨区域应急救援提供决策支持。 展开更多

关键词 跨区域 多智能体 应急联运 并行蚁群算法 路径优化

原文传递

基于并行动态无功优化蚁群算法的应用 被引量：2

13

作者 周鑫 刘柱揆 许守东 《云南电力技术》 2014年第1期98-102,共5页

为考虑负荷变动下动态无功优化控制变量全天动作次数的限制,针对其多目标、强时空耦合的特点,以全天电能损耗最小、变压器分接头和电容器投切次数最少为目标函数,通过改进调节变量动作的时间约束,提出一种更加实用的新模型。利用并行算... 为考虑负荷变动下动态无功优化控制变量全天动作次数的限制,针对其多目标、强时空耦合的特点,以全天电能损耗最小、变压器分接头和电容器投切次数最少为目标函数,通过改进调节变量动作的时间约束,提出一种更加实用的新模型。利用并行算法计算不同目标函数,并通过多种信息素交换方可得到多组的较优解,增加了算法的灵活性和实用性。本文蚁群算法在寻优过程中不仅计及整个网络电能损耗的减少,而且改进了蚁群间信息素交换规则,因此能够较快地找到对电能损耗影响较大的节点,提高搜索速度。通过IEEE14、IEEE30系统仿真计算验证了该模型及算法的有效性和可行性。结果表明该文模型及算法能够有效的调节及分配控制变量的动作次数,对调节时机的选择也更为准确。 展开更多

关键词 动态无功优化 并行蚁群算法 多目标

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并行蚁群算法在虚拟场景下寻路中的应用 被引量：1

14

作者 王晓丰 李辉 陈松峰 《微计算机信息》 2009年第30期145-146,139,共3页

本文根据蚁群算法的并行特性,对并行集群下的同步异步蚁群算法进行研究,阐述了在TSP问题求解中的仿真应用,通过实验对并行蚁群算法的参数选择进行了分析,确定了参数的选择原则以及对算法性能的影响,并且应用于虚拟场景下车辆的寻路,有... 本文根据蚁群算法的并行特性,对并行集群下的同步异步蚁群算法进行研究,阐述了在TSP问题求解中的仿真应用,通过实验对并行蚁群算法的参数选择进行了分析,确定了参数的选择原则以及对算法性能的影响,并且应用于虚拟场景下车辆的寻路,有利于并行蚁群算法在优化问题中的推广和应用。仿真研究表明并行蚁群算法不仅具有较快的寻优速度,而且具有较强的寻优性能。该算法中的参数对于TSP的求解有较大的影响,通过最优参数的正确选取,能使得算法取得更优的值。 展开更多

关键词 并行蚁群算法 寻路 旅行商问题 参数选择

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基于并行蚁群算法的长基线定位方法 被引量：1

15

作者 张海如 汪俊 王海斌 《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第5期845-850,共6页

为了降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响,该文将水声目标导航定位问题抽象为带约束条件的非线性优化问题,并论证了最优化表达式参数求解过程与降低误差源干扰的过程具有同一性;设计了并行蚁群算法求其最优解。海试数据处理结... 为了降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响,该文将水声目标导航定位问题抽象为带约束条件的非线性优化问题,并论证了最优化表达式参数求解过程与降低误差源干扰的过程具有同一性;设计了并行蚁群算法求其最优解。海试数据处理结果表明,该方法具有收敛速度快、解稳定和定位精度高等优点,能有效地降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响。 展开更多

关键词 长基线声学定位 导航定位 非线性优化 并行蚁群算法

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基于超顶点交流策略的并行蚁群算法 被引量：1

16

作者 章春芳 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期895-899,共5页

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法.在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度... 通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法.在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度;其次,又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法,减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响.通过对TSP进行的实验表明,与其他交流策略的并行蚁群算法相比,该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度. 展开更多

关键词 超顶点 信息交流 信息素 并行蚁群算法

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突发灾害下应急疏散路线的交通信号配时优化 被引量：1

17

作者 林赐云 龚勃文 +1 位作者 赵丁选 杨兆升 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期58-65,共8页

针对目前国内外突发灾害事件频发、应急交通组织保障能力不足等问题,在充分考虑突发灾害对道路交通网络、交通出行行为影响的基础上,基于动态交通分配理论,结合突发灾害下的出行者疏散路线选择行为,构建了受灾区域应急疏散路线的交通信... 针对目前国内外突发灾害事件频发、应急交通组织保障能力不足等问题,在充分考虑突发灾害对道路交通网络、交通出行行为影响的基础上,基于动态交通分配理论,结合突发灾害下的出行者疏散路线选择行为,构建了受灾区域应急疏散路线的交通信号优化控制模型,并采用并行蚁群算法对该模型进行优化求解,以提高求解速度和全局收敛能力.最后搭建了集群计算平台对该模型和算法进行模拟测试,结果表明,采用并行蚁群算法对模型进行优化求解,可以获得较好的时间性能和优化效率,满足应急交通保障系统在线决策支持的要求. 展开更多

关键词 交通运输系统工程 应急交通控制 动态交通分配 交通信号 并行蚁群算法 突发灾害

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论基于MPI的并行蚁群算法的应用研究

18

作者 蒋瀚洋 《电脑知识与技术（过刊）》 2012年第11X期7720-7721,共2页

基于MPI的并行蚁群算法是一种新型、便捷的元启发式算法。并行蚁群算法具有天然的并行性,对于大量的优化数据的问题,并行蚁群算法能够最大程度的节省时间,也可以为蚁群算法的应用打好坚实的基础,该文从蚁群算法的相关定义及原理、基于MP... 基于MPI的并行蚁群算法是一种新型、便捷的元启发式算法。并行蚁群算法具有天然的并行性,对于大量的优化数据的问题,并行蚁群算法能够最大程度的节省时间,也可以为蚁群算法的应用打好坚实的基础,该文从蚁群算法的相关定义及原理、基于MPI的并行蚁群算法的相关内容、蚁群算法并行化的可行性和必要性以及并行蚁群算法在日常生活中的应用。通过对这些问题的研究让人们对并行蚁群算法能够有更加细致全面的了解,将蚁群算法更好的发展,以便更好的运用到我们的实际操作中来。 展开更多

关键词 基于MPI 并行蚁群算法 研究

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车载自组网信息服务与动态交通诱导算法研究

19

作者 彭康华 杨军 黄裕锋 《计算技术与自动化》 2018年第4期143-147,共5页

为保障交通安全和提升交通效率,利用了当前条件下IEEE802.11p的VANET(Vehicular adhoc network,车载自组网)、相对定位技术、蚁群并行算法动态交通诱导技术,对交通数据进行实时采集与处理。结合模糊理论提出了车载自组网下对人们出行方... 为保障交通安全和提升交通效率,利用了当前条件下IEEE802.11p的VANET(Vehicular adhoc network,车载自组网)、相对定位技术、蚁群并行算法动态交通诱导技术,对交通数据进行实时采集与处理。结合模糊理论提出了车载自组网下对人们出行方式有效判断的隶属函数及逻辑推算规则,并通过车载地图规划或驾驶员向车载专用短程无线通信输入,构建当前车载自组网下交通信息服务与动态交通诱导。通过试验得到平均路径长度和最小路径长度收敛曲线,结果对比分析发现改进后的蚁群算法对全局最优解的搜寻效率更高,可靠性得到很大的提升。蚁群算法并行计算试验中,当处理器的数量为4时,收敛值时间花费最少,所采用的蚁群并行算法能大大提高了处理速度和效率。 展开更多

关键词 智能交通 交通信息服务 动态交通诱导 并行蚁群算法 车载自组网

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基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法

20

作者 李庐 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2024年第1期55-60,共6页

由于无线传感器网络自身节点数量庞大,导致在异常节点自适应定位过程中,定位到的异常节点个数较少的问题.针对上述问题,提出基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法.从网络中提取出异常节点的原始数据,并对异常节... 由于无线传感器网络自身节点数量庞大,导致在异常节点自适应定位过程中,定位到的异常节点个数较少的问题.针对上述问题,提出基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法.从网络中提取出异常节点的原始数据,并对异常节点数据属性进行详细的解析,根据解析后的数据属性,利用蚁群算法的优化搜索特性,结合并行计算的思想,建立并行蚁群算法模型,模拟蚂蚁在寻找食物过程中的协作和寻优行为,运行并行蚁群算法,获取异常节点的估计坐标值,实现节点的自适应定位.实验结果表明,该方法在面对复杂网络环境和多种异常类型时能够定位到多个异常节点,增强了定位方法的鲁棒性和自适应性. 展开更多

关键词 模拟并行蚁群算法 无线传感器 网络异常节点 节点自适应定位方法

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