引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法 被引量：23

1

作者 高卫峰 刘三阳 +1 位作者 焦合华 秦传东 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期833-838,共6页

针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法.首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力,对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部最优点;然后,为了提高算法的全... 针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法.首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力,对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部最优点;然后,为了提高算法的全局收敛速度,提出一种基于混沌和反学习的初始化方法.通过12个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力. 展开更多

关键词 粒子群优化 种群初始化 搜索算子 人工蜂群算法

原文传递

基于立队竞争的演化算法 被引量：8

2

作者 刘良兵 吴方才 黄樟灿 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期323-326,共4页

将竞争机制引入到变异算子中 ,从而使变异算子具有了很强的群体特性 ,同时为使算子更加简练和更具通用性 ,在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小 .基于这种思想提出了一种新的演化算法 ,在该算法中变异的... 将竞争机制引入到变异算子中 ,从而使变异算子具有了很强的群体特性 ,同时为使算子更加简练和更具通用性 ,在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小 .基于这种思想提出了一种新的演化算法 ,在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性 ,此时它已成为一种主要的搜索算子 .通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度 . 展开更多

关键词 立队竞争 演化算法 搜索算子 搜索效率 求解精度 演化计算 自适应性变异 竞争变异

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一种求解代数方程组的混合遗传算法及工程应用 被引量：5

3

作者 张永贵 谢黎明 杨建军 《甘肃科学学报》 2005年第3期20-23,共4页

针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题,提出了一种混合遗传算法.这种算法采用实数编码方法,在遗传算法的基础上,引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子,当遗传算法求解达到某一精度时,应用该搜索算子在最... 针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题,提出了一种混合遗传算法.这种算法采用实数编码方法,在遗传算法的基础上,引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子,当遗传算法求解达到某一精度时,应用该搜索算子在最优个体附近进行随机搜索,使算法解较快地逼近到所要求的精度.实验表明用这种算法求解代数方程组,可以达到较高的求解精度.在工程中用于求解关节型机器人速度逆解,避免了矩阵求逆,取得了满意的效果. 展开更多

关键词 混合遗传算法 方程组 搜索算子 精度 工程应用

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引入模式搜索算子的粒子群优化算法 被引量：4

4

作者 谢朝政 樊晓光 禚真福 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第2期97-99,104,共4页

针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停... 针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好. 展开更多

关键词 粒子群优化 早熟收敛 模式搜索算法 搜索算子

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一种优化节点序搜索算子的BN结构学习方法

5

作者 贾柳娜 董绵绵 +2 位作者 贺楚超 邸若海 李晓艳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期419-427,共9页

节点序空间下的局部搜索算法是一种性能良好的贝叶斯网络结构学习方法,在学习效率上具有极大的优势。然而,现有的该类算法通常存在节点序优化不足、学习精度低等问题,并容易停止在一个局部最优。为解决这些问题,对节点序空间下的局部搜... 节点序空间下的局部搜索算法是一种性能良好的贝叶斯网络结构学习方法,在学习效率上具有极大的优势。然而,现有的该类算法通常存在节点序优化不足、学习精度低等问题,并容易停止在一个局部最优。为解决这些问题,对节点序空间下的局部搜索算法进行了研究,提出了一种新的通过优化节点序搜索算子来提高贝叶斯网络结构学习精度的IWINOBS算法。将迭代局部搜索算法与窗口算子相结合来搜索节点序空间中给定节点序的邻域,减小了算法陷入局部最优值的概率,从而获得质量更高的网络结构。实验结果表明:与网络结构空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比,所提算法的学习效率提升了54.12%;与现有节点序空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比,所提算法的学习精度提高了2.33%。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 节点序优化 搜索算子 局部搜索

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遗传优化神经网络的一种改进算法 被引量：2

6

作者 陈斌 杨大地 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2006年第2期75-77,共3页

提出一种搜索算子,结合自适应交叉和变异算子,构成了遗传优化神经网络的一种改进算法。将这种算法用于一个算例的计算,与遗传优化BP算法相比较,发现遗传优化BP算法出现了网络瘫痪问题,改进算法则取得了较好的运算结果。

关键词 BP算法 遗传算法 网络瘫痪 搜索算子

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基于局部搜索的人工蜂群算法 被引量：69

7

作者 刘三阳 张平 朱明敏 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期123-128,共6页

针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种改进的人工蜂群算法.利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索,以加快算法的收敛速度;同时,采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率,维持种群的多样... 针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种改进的人工蜂群算法.利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索,以加快算法的收敛速度;同时,采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率,维持种群的多样性,以避免算法出现早熟收敛.对标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度. 展开更多

关键词 人工蜂群 局部搜索算子 排序选择 函数优化

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求解二次分配问题的离散粒子群优化算法 被引量：30

8

作者 钟一文 蔡荣英 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期871-874,共4页

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒... 提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能. 展开更多

关键词 离散粒子群优化 二次分配问题 排斥算子 局部搜索算子

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引入改进鸽群搜索算子的粒子群优化算法 被引量：15

9

作者 马龙 卢才武 +1 位作者 顾清华 阮顺领 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期909-920,共12页

随着迭代计算过程的推进,标准粒子群算法后期容易出现收敛速度较慢、精度较低、早熟及开发探索能力较弱等问题.针对上述不足,文中提出引入改进鸽群搜索算子的粒子群优化算法,采用Beta反向学习策略进行种群的初始化,实现种群粒子分布的... 随着迭代计算过程的推进,标准粒子群算法后期容易出现收敛速度较慢、精度较低、早熟及开发探索能力较弱等问题.针对上述不足,文中提出引入改进鸽群搜索算子的粒子群优化算法,采用Beta反向学习策略进行种群的初始化,实现种群粒子分布的多样性.首先采用线性和非线性变异策略改进鸽群算法中的地图罗盘算子,提高鸽群算法的开发和探索能力.然后采用改进后的组合优化鸽群算子更新粒子群中粒子位置和速度,提高收敛速度和计算精度,避免算法陷入局部最优.实验表明,文中算法提高收敛计算速度,精度达到函数设定的理想值. 展开更多

关键词 改进鸽群搜索算子 粒子群优化 Beta分布函数 反向学习策略

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用于土壤分层电阻率模型反演的人工蜂群结合混沌搜索算子及混沌算法 被引量：14

10

作者 阮羚 徐碧川 +3 位作者 全江涛 鲁海亮 童歆 潘卓洪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期42-48,共7页

土壤结构参数的测量与反演是接地设计中的重要环节。为此基于求解土壤分层模型电位分布的高阶复镜像法以及土壤模型结构反演的原理,开发了基于直接搜索法的土壤分层结构反演算法。进而在人工蜂群算法的基础上,加入混沌搜索算子和混沌池... 土壤结构参数的测量与反演是接地设计中的重要环节。为此基于求解土壤分层模型电位分布的高阶复镜像法以及土壤模型结构反演的原理,开发了基于直接搜索法的土壤分层结构反演算法。进而在人工蜂群算法的基础上,加入混沌搜索算子和混沌池,提出了1种用于土壤分层结构反演的混沌池人工蜂群算法,增强了反演算法的局部搜索能力和全局搜索能力。计算表明,较用于反演土壤分层结构的遗传算法,提出的算法拥有更小的反演误差,最大可以将反演的均方根误差缩小到遗传算法的1/10。通过对比几种基于直接搜索的算法,证明了该算法在收敛速度以及寻优能力上的优势,比遗传算法更加适合作为土壤结构反演的算法。 展开更多

关键词 土壤参数反演 复镜像法 混沌搜索算子 全局搜索 混沌池 人工蜂群算法

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改进蚁群算法求解船舶电力系统故障重构问题 被引量：13

11

作者 李哲 夏立 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期47-52,共6页

船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。文中给出一种改进的蚁群算法来实现故障下的网络重构,将重构问题看成子集类优化选择问题,修改并建立适合解决此类问题的蚁群算法模型。根据船舶电力系统重构特点,设计了一种可变邻... 船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。文中给出一种改进的蚁群算法来实现故障下的网络重构,将重构问题看成子集类优化选择问题,修改并建立适合解决此类问题的蚁群算法模型。根据船舶电力系统重构特点,设计了一种可变邻域搜索算子以进一步探索优质解附近可能存在的更优解,针对算法易出现的劣质解元件,设计了两种优化操作以减少劣质解的产生,改善解集合的质量。算例分析表明,改进后的蚁群算法可以有效实现船舶电力系统的故障重构。 展开更多

关键词 船舶电力系统 故障重构 改进蚁群算法 可变邻域搜索算子

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基于改进蝙蝠算法的模糊PID规则优化研究 被引量：9

12

作者 杜学武 张明新 +1 位作者 沙广涛 伍秋玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期305-312,共8页

模糊控制规则是模糊PID控制器的核心,在对模糊控制规则优化时通常采用特定的方式寻优弱化模糊控制规则间的关联性,存在影响计算效率以及控制精度等问题。为此,在蝙蝠算法(BA)寻优方式的基础上,提出一种改进的蝙蝠算法(IBA)对模糊控制规... 模糊控制规则是模糊PID控制器的核心,在对模糊控制规则优化时通常采用特定的方式寻优弱化模糊控制规则间的关联性,存在影响计算效率以及控制精度等问题。为此,在蝙蝠算法(BA)寻优方式的基础上,提出一种改进的蝙蝠算法(IBA)对模糊控制规则进行优化。通过模糊控制规则间关联性设计邻域搜索算子以提高BA的搜索精度,再引入混沌变异算子避免BA陷入局部最优,以ITAE值作为性能指标对模糊PID控制系统进行评价。仿真结果表明,与粒子群算法、遗传算法和改进的蚁群算法的优化效果相比,IBA优化模糊控制规则后的模糊PID控制器的调节时间与超调量均较小,且提高了控制精度与计算效率。 展开更多

关键词 模糊PID控制 模糊控制规则优化 蝙蝠算法 邻域搜索算子 混沌变异算子

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遗传算法中的加速进化技术 被引量：3

13

作者 吴镇 孙国正 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期1391-1394,共4页

自 2 0世纪 80年代以来 ,遗传算法在工程优化领域获得了广泛的应用 .遗传算法对数学模型要求不高 ,具有一定的隐性并行性 ,能同时在搜索空间进行大范围搜索 ,因而不易陷入局部最优解 .然而 ,在实际应用中发现 ,仅有交叉算子和变异算子... 自 2 0世纪 80年代以来 ,遗传算法在工程优化领域获得了广泛的应用 .遗传算法对数学模型要求不高 ,具有一定的隐性并行性 ,能同时在搜索空间进行大范围搜索 ,因而不易陷入局部最优解 .然而 ,在实际应用中发现 ,仅有交叉算子和变异算子的传统遗传算法 ,局部搜索能力不强 ,容易出现种群早熟 ,进化结束时往往收敛到最优点附近而达不到全局最优点 .为此借鉴了传统优化方法中的搜索技术 ,开发了几种算子用以强化遗传算法的局部搜索能力 .算例表明 ,这几种算子能提高遗传算法的搜索性能 。 展开更多

关键词 遗传算法 梯度算子 正交搜索算子 加速进化技术

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改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题 被引量：10

14

作者 葛宇 梁静 +1 位作者 王学平 谢小川 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期254-259,286,共7页

针对多目标连续优化问题,依据人工蜂群算法原理给出其求解流程,并指出算法中更新策略存在盲目搜索和丢失优秀个体的不足,随后提出改进方案。改进方案包含两部分:首先,设计一种自适应搜索算子,使算法在运行过程中能根据个体质量自动调节... 针对多目标连续优化问题,依据人工蜂群算法原理给出其求解流程,并指出算法中更新策略存在盲目搜索和丢失优秀个体的不足,随后提出改进方案。改进方案包含两部分:首先,设计一种自适应搜索算子,使算法在运行过程中能根据个体质量自动调节搜索范围,让算法搜索行为准确高效;其次,利用外部集合记录下新产生的个体,一次迭代完成后结合外部集合重新构造种群,让算法能有效地保存进化过程中产生的优秀个体。实验中将改进人工蜂群算法与NSGA2算法、改进前算法以及文献报道的同类优秀算法进行了比较,结果说明:改进人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有良好的收敛性和均匀性。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 多目标连续优化 更新策略 自适应搜索算子

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遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用 被引量：3

15

作者 何大阔 王福利 +1 位作者 贾明兴 桑海峰 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1181-1184,共4页

针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了... 针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法·同时,应用多点均匀交叉算子提高遗传算法的全局收敛性能,将种群逐步向最优点进行引导·实例研究结果验证了方法的有效性· 展开更多

关键词 电力系统 经济负荷分配 极大熵 遗传算法 局部搜索算子 多点均匀交叉算子

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基于自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法 被引量：4

16

作者 魏蛟龙 胡杰力 周曼丽 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期80-82,共3页

基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想 ,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子 .对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试 ,结果表明 ,混合算法... 基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想 ,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子 .对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试 ,结果表明 ,混合算法在获得的解的准确性和收敛速度上均优于标准遗传算法 . 展开更多

关键词 遗传算法 正交设计 自适应正交局部搜索算子

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基于改进IVNSA的RGV/ASR仓储系统出入库调度算法

17

作者 王斌 王巍 +2 位作者 王泰 朱磊 郭镇洋 《机械设计与制造工程》 2024年第4期87-93,共7页

针对自动化立体仓库(AS/RS)中环形穿梭车(RGV)和空中分拣机器人(ASR)协同调度问题,以最小化运输时间为目标,建立了RGV/ASR仓储系统的出入库问题调度模型,并提出改进变邻域搜索算法(IVNSA)对问题模型进行求解。首先,设计双序列编码方式... 针对自动化立体仓库(AS/RS)中环形穿梭车(RGV)和空中分拣机器人(ASR)协同调度问题,以最小化运输时间为目标,建立了RGV/ASR仓储系统的出入库问题调度模型,并提出改进变邻域搜索算法(IVNSA)对问题模型进行求解。首先,设计双序列编码方式优化搜索空间;其次,针对任务调度顺序设计全局综合搜索算子,扩大了算法搜索空间,同时受生物体激素调控机制启发,提出一种基于生物体激素调控机制的局部深度搜索算子,提高了算法的局部搜索深度;最后,通过对比实验验证了所提算法的优越性和有效性。 展开更多

关键词 自动化立体仓库 RGV/ASR仓储系统 出入库调度 全局综合搜索算子 局部深度搜索算子

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单纯形搜索在遗传算法中的融合研究 被引量：6

18

作者 肖宏峰 谭冠政 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期30-33,共4页

构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的... 构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的单纯搜索算法提高算法的精度;最差微群体中的单纯形交叉算子加速最差个体向优秀个体进化;普通群体中K步随机单纯性搜索提高全局搜索速度,同时在普通群体采用大交叉概率的标准遗传算法,提高全局搜索能力。遗传算法测试函数验证算法SM-HGA+的正确性、效率。 展开更多

关键词 单纯形算法 单纯形交叉算子 K步随机单纯形搜索算子 混合遗传算法

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具有邻域搜索机制的爆炸搜索算法 被引量：4

19

作者 曹炬 侯学卿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第18期183-184,187,共3页

受烟花(炸弹)爆炸的启发,提出一种新型的智能优化算法——爆炸搜索算法(ESA)。该算法引入邻域搜索的思想,包含3个重要算子:爆炸搜索算子,迁移算子,变异算子,具有较大的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进... 受烟花(炸弹)爆炸的启发,提出一种新型的智能优化算法——爆炸搜索算法(ESA)。该算法引入邻域搜索的思想,包含3个重要算子:爆炸搜索算子,迁移算子,变异算子,具有较大的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与CPSO等算法进行比较,实验结果证实了ESA的高效性。 展开更多

关键词 智能优化算法 爆炸搜索算法 邻域搜索 爆炸搜索算子 迁移算子 变异算子

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基于改进遗传算法的换纱筒机器人路径规划

20

作者 段玉堂 屠佳佳 +1 位作者 韩思捷 史伟民 《针织工业》 北大核心 2024年第7期1-4,共4页

为了解决针织换筒机器人顺序换筒耗时长、功耗高问题,首先综合考虑换筒机器人移动距离和翻转等待时间,建立具有时空约束的换筒路径数学模型;其次基于自适应遗传算法,提出一种改进的近邻度初始种群算子和按位变异的局部搜索算子,得到改... 为了解决针织换筒机器人顺序换筒耗时长、功耗高问题,首先综合考虑换筒机器人移动距离和翻转等待时间,建立具有时空约束的换筒路径数学模型;其次基于自适应遗传算法,提出一种改进的近邻度初始种群算子和按位变异的局部搜索算子,得到改进的遗传算法。结果表明,改进遗传算法规划的换筒机器人路径所消耗的生产时间相对于人工排序缩减55.5%,改进算法收敛速度相对于传统遗传算法提升48.3%,改进算法最优解质量也优于其他几种传统启发式算法,提升了系统效率,证明改进遗传算法应用在换筒机器人路径规划优化问题中的可行性和有效性。 展开更多

关键词 针织换筒机器人 路径规划 自动换筒 局部搜索算子 改进遗传算法

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