基于改进ACO-BP算法的弹药贮存可靠性评估 被引量：8

1

作者 刘芳 王宏伟 +1 位作者 宫华 许可 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第4期177-181,共5页

针对BP算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出两种改进蚁群优化BP神经网络的可靠性评估算法(自适应蚁群优化BP神经网络评估算法和精英蚁群优化BP神经网络评估算法优化网络的初始配置;实验结果表明:两种智能模型都显著提高了BP网络... 针对BP算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出两种改进蚁群优化BP神经网络的可靠性评估算法(自适应蚁群优化BP神经网络评估算法和精英蚁群优化BP神经网络评估算法优化网络的初始配置;实验结果表明:两种智能模型都显著提高了BP网络的精度和稳定性,减少了网络的迭代次数;前一种算法在评估的精度和迭代次数方面优于后一种算法,而后一种算法比前一种算法更稳定。 展开更多

关键词 弹药 贮存可靠性 评估算法 BP神经网络 蚁群 自适应蚁群 精英蚁群

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基于数据挖掘的电能表云端数据自适应聚类方法 被引量：2

2

作者 文萍芳 《九江学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期76-80,共5页

为了提升电能表云端数据自适应聚类质量研究,设计了基于数据挖掘的电能表云端数据自适应聚类方法。通过改进过采样技术处理不平衡的电能表云端数据,引入数据挖掘的模糊C-均值聚类算法提升电能表云端数据聚类的鲁棒性,并且通过自适应蚁... 为了提升电能表云端数据自适应聚类质量研究,设计了基于数据挖掘的电能表云端数据自适应聚类方法。通过改进过采样技术处理不平衡的电能表云端数据,引入数据挖掘的模糊C-均值聚类算法提升电能表云端数据聚类的鲁棒性,并且通过自适应蚁群算法优化中心自适应权模糊C-均值聚类算法的参数,利用改进C-均值聚类算法完成电能表云端数据自适应聚类。实验证明:该方法可有效处理不平衡的电能表云端数据,降低数据不平衡率;对于二维与三维电能表云端数据,该方法均可有效自适应聚类数据;在不同程度干扰信息情况下,该方法自适应聚类的归一化互信息指标与芮氏指标均较高。 展开更多

关键词 数据挖掘 云端数据 自适应聚类 模糊C-均值 自适应蚁群

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基于自适应蚁群的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法 被引量：2

3

作者 王家峰 《宁夏师范学院学报》 2023年第7期77-84,共8页

以往的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法未考虑到数据传输的时长,导致网络通信效率低下.因此,设计了基于自适应蚁群的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法,计算网络数据传输的长度,构建无线网络远程通信模型.通过计算构建模... 以往的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法未考虑到数据传输的时长,导致网络通信效率低下.因此,设计了基于自适应蚁群的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法,计算网络数据传输的长度,构建无线网络远程通信模型.通过计算构建模型数据传输的平均时长,设定路由优化目标函数.在自适应蚁群算法的支持下,计算出遍历节点的概率,通过自动寻优机制遍历路由节点.在上述基础上,设定路由优化判定矩阵,实现低延时远程通信路由优化.在实验测试中,和以往的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法相比,设计的基于自适应蚁群算法的无线传感网络低延时远程通信路由优化方法在100%网络负载下,平均网络延时为3.6 s,提高了通信效率. 展开更多

关键词 自适应蚁群 无线传感网络 低延时 远程通信 路由优化方法 方法设计

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基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法 被引量：2

4

作者 葛君超 王利鹏 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第18期105-108,共4页

为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏... 为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明:故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。 展开更多

关键词 小波包分解 燃油电磁阀 故障诊断 核主成分分析 自适应蚁群 最小支持向量机

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基于自适应蚁群的无线传感网络节点覆盖优化方法

5

作者 袁平亮 张红蕾 《长江信息通信》 2023年第6期44-46,50,共4页

针对常规网络覆盖优化方法效果不佳的问题,提出了一种基于自适应蚁群的无线传感网络节点覆盖优化方法。先构建无线传感网络节点覆盖优化模型,确定网络节点覆盖消耗的能量。然后基于自适应蚁群算法修订优化模型的隶属度函数,为中继节点... 针对常规网络覆盖优化方法效果不佳的问题,提出了一种基于自适应蚁群的无线传感网络节点覆盖优化方法。先构建无线传感网络节点覆盖优化模型,确定网络节点覆盖消耗的能量。然后基于自适应蚁群算法修订优化模型的隶属度函数,为中继节点覆盖提供适应性。最后优化无线传感网络节点覆盖的时间复杂度,找出隶属度函数矩阵中的最佳中继节点,进而实现无线传感网络节点的有效覆盖。结果表明,该方法的覆盖优化效果更佳,能够应用于实际生活中。 展开更多

关键词 自适应蚁群 无线传感网络 网络节点 中继节点

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智能社区传感网簇头选举路由算法研究

6

作者 何永强 张旭阳 《河南工程学院学报（自然科学版）》 2018年第3期59-63,共5页

为了减少智能社区传感网数据传输造成的能耗不均匀并延长网络寿命,提出了簇头选举优化的传感网路由自适应优化算法.在该算法中,首先提出了一种适应用于智能社区传感网结构的三维分簇方法,该三维分簇方法采用基于最小化总传输损耗的簇头... 为了减少智能社区传感网数据传输造成的能耗不均匀并延长网络寿命,提出了簇头选举优化的传感网路由自适应优化算法.在该算法中,首先提出了一种适应用于智能社区传感网结构的三维分簇方法,该三维分簇方法采用基于最小化总传输损耗的簇头选举机制来优化传感网的能量.其次,针对分簇之后的簇间数据传播问题,提出了一种自适应蚁群传播方法,借助蚁群算法的最优寻路思想,寻找能量损耗和误包率更低的能量均衡路由.最后,仿真结果表明该算法在减少能量消耗和延迟、提高传输效率及节点存活时间方面均具有较好的性能. 展开更多

关键词 智能社区 传感网 三维分簇路由 自适应蚁群 网络寿命

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连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法 被引量：8

7

作者 李艳君 吴铁军 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期423-427,共5页

蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题。本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法。根据目标函... 蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题。本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法。根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解。一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 连续空间优化 信息素更新算法 进化算法 自适应蚁群系统算法 计算机

原文传递

基于自适应蚁群优化的Volterra核辨识算法研究 被引量：8

8

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

9

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

原文传递

基于最小Steiner树的无线传感器网络数据融合算法 被引量：6

10

作者 李志宇 史浩山 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期558-564,共7页

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计首要考虑的问题,可以通过数据融合合并冗余数据而有效地节约网络能耗。WSN数据融合可以看作是寻找覆盖源节点和Sink节点的最小Steiner树(MST)问题。文章提出了一种MAX-MIN蚂蚁系统算法和自... 能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计首要考虑的问题,可以通过数据融合合并冗余数据而有效地节约网络能耗。WSN数据融合可以看作是寻找覆盖源节点和Sink节点的最小Steiner树(MST)问题。文章提出了一种MAX-MIN蚂蚁系统算法和自适应蚁群系统算法相结合的MST构造算法(MMACS),在此基础上,提出了一种基于MST的WSN数据融合算法(DAMST),该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMACS算法构造MST,源节点的数据发送到构造好的MST上,经过融合后传输到Sink节点,减少了网络中传输的数据量。通过与其它算法比较,仿真表明DAMST算法降低了网络总能耗和平均时延,延长了网络生存时间。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 最小Steiner树 MAX-MIN蚂蚁系统算法 自适应蚁群系统算法

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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

11

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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一种基于自适应蚁群算法的动态RWA算法 被引量：1

12

作者 彭军华 沈建华 《光通信研究》 北大核心 2014年第3期33-34,37,共3页

动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题,以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制,针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略,实现了对全局信息素更新... 动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题,以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制,针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略,实现了对全局信息素更新态调节。理论分析和数值仿真结果表明,与Dijkstra+FF(首次命中)算法相比,改进的ADACO+FF算法可以有效地降低网络阻塞率,规则型Mesh网络和NSFNET(国家科学基金会网络)的阻塞率最高分别降低了0.3和0.2。 展开更多

关键词 智能光网络 动态路由波长分配 启发式算法 自适应蚁群优化算法 自适应策略

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具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法

13

作者 高坚 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第11期96-98,共3页

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该... 高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。比一般蚁群算法具有更强的鲁棒性和全局优化能力。理论分析和仿真实验表明,该算法是有效的网络QoS路由算法。 展开更多

关键词 时延约束 网络路由 自适应蚁群优化算法 信息素 QOS 目标函数值 分配策略

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改进自适应精英蚁群算法的机器人路径规划

14

作者 王影 王晓茹 +1 位作者 孙万龙 刘麒 《吉林化工学院学报》 CAS 2024年第3期1-8,共8页

针对基本蚁群算法在移动机器人二维栅格地图存在路径规划时间长、收敛速度慢、迭代稳定次数多等问题,提出了一种改进的自适应精英蚁群算法。该算法通过引入距离参数因子改进启发式信息函数,采用自适应伪随机状态转移规则选择下一节点,... 针对基本蚁群算法在移动机器人二维栅格地图存在路径规划时间长、收敛速度慢、迭代稳定次数多等问题,提出了一种改进的自适应精英蚁群算法。该算法通过引入距离参数因子改进启发式信息函数,采用自适应伪随机状态转移规则选择下一节点,同时融合角度引导因子到转移概率中以减少搜索盲目性,从而缩短搜索时间。此外,还定义了一种自适应信息素权重更新策略,仅对当代寻找到的最优路径进行信息素奖励,进一步提高了收敛速度。通过消融实验、不同规模和环境下的对比实验表明,改进后的算法规划的路径更优、收敛速度更快,验证了该算法的优越性和可行性。 展开更多

关键词 自适应精英蚁群 路径规划 距离参数因子 角度引导因子

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大数据条件下车辆路径动态优化仿真 被引量：2

15

作者 曹为刚 倪美玉 《信息技术》 2020年第10期106-111,共6页

车辆配送路径的高性能动态优化能够有效降低运输成本、提高顾客满意度,提出了一种基于免疫优化多态蚁群算法的动态车辆路径优化方法。该方法综合考虑运输成本和惩罚费用,构建了带时间窗的动态调度模型。采用多态蚁群算法进行模型求解,... 车辆配送路径的高性能动态优化能够有效降低运输成本、提高顾客满意度,提出了一种基于免疫优化多态蚁群算法的动态车辆路径优化方法。该方法综合考虑运输成本和惩罚费用,构建了带时间窗的动态调度模型。采用多态蚁群算法进行模型求解,引入自适应竞争策略提高全局寻优能力,利用人工免疫算法改进路径搜索过程,提高了寻优精度与速度。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现大数据条件下的车辆动态路径优化,较好地解决了寻优精度与速度问题。 展开更多

关键词 车辆路径动态优化 时间窗 自适应多态蚁群 人工免疫

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基于自适应免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化研究 被引量：6

16

作者 高长元 张云晖 +1 位作者 张树臣 何晓燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2955-2959,共5页

云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改... 云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改善一般蚁群算法易陷入局部最优解的缺陷;在此基础上进一步融合具有快速全局搜索能力的人工免疫算法对搜索蚁路径优化过程进行改进,提高搜索速度和精度。仿真实验表明,该算法能更好地解决收敛速度和全局最优问题,能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库。 展开更多

关键词 自适应多态蚁群竞争策略 免疫多态蚁群算法 云数据库 动态路径优化

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转盘跟踪试验系统的控制策略研究 被引量：1

17

作者 王慧芬 张艳兵 +1 位作者 孙志瑞 高夏翔 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期68-72,共5页

为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权值优化较慢的问题,有效缩短神经网络学习时间,提高PID控制器的... 为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权值优化较慢的问题,有效缩短神经网络学习时间,提高PID控制器的在线自适应能力,使转盘跟踪试验系统快速跟踪目标。仿真结果表明:自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器优于传统的RBF神经网络PID控制器,具有很好的准确性和快速性,对于转盘跟踪试验系统设计具有较大的工程意义。 展开更多

关键词 伺服控制 转盘跟踪试验系统 自适应混沌蚁群优化算法 径向基神经网络

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基于层次梯度挖掘的数据智能调度算法仿真

18

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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