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整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究 被引量：7
1
作者 邵志芳 刘仲英 钱省三 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第11期2753-2755,2764,共4页
以Petri网与蚁群优化算法相结合,求解柔性制造系统的调度问题,取得了明显的优化效果。以一个典型算例的调度优化为例,证明了算法的有效性。
关键词 PETRI网 蚁群优化算法 柔性制造系统 调度优化
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蚁群模拟退火算法在测试用例约简中的应用 被引量：7
2
作者 郑燕妮 李志蜀 李奇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期197-199,共3页
参数的成对组合覆盖测试技术是软件测试中有效的测试方法之一。该文将模拟退火思想引入蚁群算法,组成新的混合算法,即蚁群模拟退火混合算法(ASA),应用在组合测试用例的约简过程中。按照测试的特殊需求进行多种建模尝试,通过仿真实验对... 参数的成对组合覆盖测试技术是软件测试中有效的测试方法之一。该文将模拟退火思想引入蚁群算法,组成新的混合算法,即蚁群模拟退火混合算法(ASA),应用在组合测试用例的约简过程中。按照测试的特殊需求进行多种建模尝试,通过仿真实验对算法涉及的参数进行研究,实验验证了ASA算法对测试用例集的约简作用是有效的。 展开更多
关键词 成对组合覆盖测试 蚁群算法 模拟退火算法 测试用例约简
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基于优化克里金插值方法的隧道主结构面建模 被引量：5
3
作者 张琦 马艳宁 +2 位作者 王肖骏 沈益鑫 易文杰 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第S02期74-82,共9页
在围岩地质条件复杂的隧道施工过程中,对隧道开挖面前方地质体的描述是安全设计施工的关键。隧道主结构面的展布形态是围岩物理力学性质以及围岩稳定性的控制性因素之一。采用几何概率方法对隧道主结构面在三维空间内的产状和尺寸进行估... 在围岩地质条件复杂的隧道施工过程中,对隧道开挖面前方地质体的描述是安全设计施工的关键。隧道主结构面的展布形态是围岩物理力学性质以及围岩稳定性的控制性因素之一。采用几何概率方法对隧道主结构面在三维空间内的产状和尺寸进行估计,并确定地质钻孔相关孔位参数,以准确获取用于插值的地质数据库。利用蚁群优化算法在离散数据中快速找到“巢穴”到“食物”之间最优路线的独特优势,将其应用于隧道主结构面建模中克里金插值方法的变异函数模型选择和参数优化,以克服其主观性和不确定性。通过结构面方差模型和结构面粗糙度系数的计算分析,验证优化克里金插值方法在隧道主结构面建模方面的有效性,实现较高的插值精度,可以应用于后续的三维复杂地质建模。 展开更多
关键词 主结构面模型 迹线 地质钻孔 克里金插值 蚁群优化算法
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蚁群算法不确定性分析 被引量：3
4
作者 曾洲 宋顺林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第10期136-138,共3页
蚁群算法作为一种开创性的生物仿真算法,因其具有并行性、鲁棒性等优良性质得到了广泛的应用。在对蚁群算法进行系统仿真的实验中,发现蚁群算法存在很多不确定因素。这些因素对蚁群算法的性能造成不同程度的影响,作为一种基于实验的研... 蚁群算法作为一种开创性的生物仿真算法,因其具有并行性、鲁棒性等优良性质得到了广泛的应用。在对蚁群算法进行系统仿真的实验中,发现蚁群算法存在很多不确定因素。这些因素对蚁群算法的性能造成不同程度的影响,作为一种基于实验的研究性的探讨,本文对所发现的不确定因素做了分析,并根据分析结果对蚁群算法作了相应的改进。 展开更多
关键词 蚁群算法
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一种非线性动态的传感器建模算法 被引量：1
5
作者 姬莉霞 马建红 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第6期370-373,共4页
针对传感器动态的非线性、动态特性,精确建模比较难。为此,提出一种非线性的传感器动态建模方法。首先将LSS-VM参数作为蚂蚁的位置向量,传感器动态建模精度作为目标函数,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索... 针对传感器动态的非线性、动态特性,精确建模比较难。为此,提出一种非线性的传感器动态建模方法。首先将LSS-VM参数作为蚂蚁的位置向量,传感器动态建模精度作为目标函数,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到算法的最优参数,最后建立传感器动态模型。结果表明,ACO-LSSVM所建模型具有较强的实用性和可靠性,为改善传感器动态性能及在线补偿提供了参考依据。 展开更多
关键词 传感器 最小二乘支持向量机 蚁群优化算法 动态建模
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基于蚁群算法的制冷机组调度与优化
6
作者 袁喻华 王莉 《可编程控制器与工厂自动化（PLC FA）》 2010年第1期92-95,共4页
本文详细分析了遗传算法和蚁群算法特点,提出了一种蚁群混合遗传算法求解制冷机组优化调度问题的新算法,算法思想是在制冷机组调度的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件之后,将遗传算法调... 本文详细分析了遗传算法和蚁群算法特点,提出了一种蚁群混合遗传算法求解制冷机组优化调度问题的新算法,算法思想是在制冷机组调度的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件之后,将遗传算法调度的较优解转化为蚁群算法所需要的初期信息素,然后利用蚁群算法所具有的正反馈性、高效等特点迅速地形成制冷机组调度的最优解。这种新算法的优点在于很好的避免了遗传算法后期搜索速度变慢,容易过快收敛和蚁群算法前期生成初始最优解较慢的缺点,从而提高了算法的整体性能。 展开更多
关键词 遗传算法 群算法 传蚁群算法
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