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基于改进蚁群遗传算法的AGV路径规划
1
作者
陈青
许汉文
《机器人技术与应用》
2024年第3期46-49,共4页
针对传统蚁群算法应用于AGV路径规划时所遇到的搜索效率低、局部最优、实用性差等问题,本文提出一种改进蚁群遗传(ACO-GA)路径规划方法。首先通过改进蚁群算法中初始信息素的分布避免前期搜索盲目性,然后提出自适应信息素更新策略以加...
针对传统蚁群算法应用于AGV路径规划时所遇到的搜索效率低、局部最优、实用性差等问题,本文提出一种改进蚁群遗传(ACO-GA)路径规划方法。首先通过改进蚁群算法中初始信息素的分布避免前期搜索盲目性,然后提出自适应信息素更新策略以加快收敛速度,最后引入遗传算法的交叉和变异操作,帮助克服蚁群算法中可能陷入的局部最小值问题。使用MATLAB软件进行算法仿真,结果表明:与传统算法相比,改进后的融合算法规划出的路径短且收敛速度快。
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关键词
AGV
蚁群算法
aco-ga
路径规划
遗传算法
融合算法
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职称材料
一种适用于SDN网络的路径择优蚁群遗传算法
2
作者
刘伟
邹磊
+3 位作者
龚珣
姚文鹏
范丽军
姚俊
《船电技术》
2023年第7期93-96,共4页
SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于...
SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于遗传算法和蚁群算法,ACO-GA算法性能优于两种单独算法的性能,更适合应用于SDN网路中的路径择优。
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关键词
SDN
局部最优
迭代
aco-ga
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职称材料
基于改进蚁群算法在TSP问题中的应用
3
作者
刘子墨
《科技与创新》
2023年第23期166-168,171,共4页
蚁群算法(ACO)最初的启发点为蚂蚁的寻食行为,具有易陷入局部最优、求解效率低等缺陷。遗传算法(GA)的全局搜索效率比较高,但对反馈信息的利用不够及时,收敛速度慢。ACO-GA混合算法结合了ACO算法与GA算法,以改善其缺点,获取最优解。从通...
蚁群算法(ACO)最初的启发点为蚂蚁的寻食行为,具有易陷入局部最优、求解效率低等缺陷。遗传算法(GA)的全局搜索效率比较高,但对反馈信息的利用不够及时,收敛速度慢。ACO-GA混合算法结合了ACO算法与GA算法,以改善其缺点,获取最优解。从通用TSPLIB库中选取了eil51、rand75、eil76、pr152、bier127等10个实例,分别对ACO算法和ACO-GA混合算法的性能进行测试,对比分析其仿真实验结果。
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关键词
蚁群算法
遗传算法
TSP问题
aco-ga
混合算法
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职称材料
基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究
被引量:
13
4
作者
杨爱霞
丁建丽
+1 位作者
李艳红
邓凯
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期691-696,共6页
以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R3HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理...
以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R3HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理后,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长,构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型;并与全谱偏最小二乘、蚁群-区间偏最小二乘、遗传-偏最小二乘模型进行比较。结果表明:经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后,荒漠土壤全磷特征波段为500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100nm;进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择,得到共线性最小的13个有效波长,分别为:1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191nm。建模方法比较显示,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量,建立的模型精度最高,其次是遗传算法、蚁群算法和全光谱。蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效验证均方根误差RMSECV以及预测集均方根误差RMSEP分别为0.122和0.108mg·g-1,效验证相关系数Rc以及预测集的相关系数Rp分别为0.535 7,0.555 9。因此,经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理,并利用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的模型不仅简单,而且具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。
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关键词
光谱学
近红外光谱
蚁群-遗传区间偏最小二乘法
荒漠土壤全磷
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职称材料
蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究
被引量:
4
5
作者
李艳肖
黄晓玮
+3 位作者
邹小波
赵杰文
石吉勇
朱瑶迪
《食品安全质量检测学报》
CAS
2014年第6期1679-1686,共8页
目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,...
目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。
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关键词
花茶
花青素
蚁群-遗传算法
近红外光谱
定量分析模型
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职称材料
无人机航迹规划技术研究及发展趋势
被引量:
26
6
作者
胡中华
赵敏
+1 位作者
姚敏
撒鹏飞
《航空电子技术》
2009年第2期24-29,36,共7页
通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。
关键词
无人机
航迹规划
动态规划
启发式算法
蚁群算法
遗传算法
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职称材料
基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法
被引量:
13
7
作者
刘士新
周山长
+1 位作者
宋健海
王梦光
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期89-92,共4页
根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果...
根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果进行了对比.实验结果表明模型和算法的优化效果和时间效率都是令人满意的.该模型和算法经过改进后可应用到包含多个轧制单元计划的轧制批量计划优化问题中.
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关键词
轧制单元计划
奖金收集旅行商问题
蚁群最优化
遗传算法
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职称材料
基于混合蚁群算法的WTA问题求解
被引量:
12
8
作者
范洁
刘玉树
+1 位作者
龚元明
陈云飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期59-61,共3页
武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给...
武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给改进的蚁群算法,对问题求精确解。实验结果表明该算法求精度优于遗传算法,时间性能优于传统蚁群算法。
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关键词
WTA问题
蚁群算法
遗传算法
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职称材料
基于蚁群算法的喷涂机器人路径排序优化
被引量:
6
9
作者
周波
钱来
+1 位作者
孟正大
戴先中
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期192-194,207,共4页
研究喷涂机器人自动路径规划系统中的路径排序和组合问题,考虑路径顺序和喷涂方向的特点,引入开环的广义旅行商问题框架进行建模,并建立相应的优化目标和代价矩阵。利用蚁群优化算法的并行性和正反馈性对问题进行求解,保证算法的全局搜...
研究喷涂机器人自动路径规划系统中的路径排序和组合问题,考虑路径顺序和喷涂方向的特点,引入开环的广义旅行商问题框架进行建模,并建立相应的优化目标和代价矩阵。利用蚁群优化算法的并行性和正反馈性对问题进行求解,保证算法的全局搜索能力和收敛性。仿真实验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
喷涂机器人
路径排序
广义旅行商问题
蚁群优化
遗传算法
信息素
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职称材料
基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由
被引量:
6
10
作者
陈西宏
刘少伟
+1 位作者
胡茂凯
关娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期99-101,共3页
具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法...
具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。
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关键词
组播路由
蚁群优化算法
遗传算法
服务质量
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职称材料
自然计算在求解网络优化部署问题中的比较
被引量:
2
11
作者
程子光
冯亚军
+1 位作者
尹康银
王海林
《空军预警学院学报》
2019年第5期367-371,379,共6页
针对现有的网络部署模型大多以区域覆盖率或网络寿命为优化目标,并假设监视区域为单一类型,不适用于求解多类型分区区域的网络部署问题,首先构建了与区域可部署度、区域重要度、区域协同度等因素相关的栅格化网络部署模型;然后运用遗传...
针对现有的网络部署模型大多以区域覆盖率或网络寿命为优化目标,并假设监视区域为单一类型,不适用于求解多类型分区区域的网络部署问题,首先构建了与区域可部署度、区域重要度、区域协同度等因素相关的栅格化网络部署模型;然后运用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法3种典型自然计算对该模型进行求解;最后分析了3种算法的收敛情况与解的特点,并探讨了关键参数变化对结果部署方案的影响.所得结论为自然计算的改进或融合提供了参考,为网络部署时的算法选取提供了依据.
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关键词
自然计算
优化部署
遗传算法
蚁群算法
粒子群算法
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职称材料
基于模糊粒子群优化的计算网格工作调度算法
被引量:
1
12
作者
王秀坤
程文树
刘洪波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第11期64-66,共3页
网格计算是利用网络把分散的计算资源组织起来解决复杂问题的计算模式,工作调度是待解决的主要问题之一。本文提出一种基于模糊粒子群优化的网格计算工作调度算法,该算法利用模糊粒子群优化动态地产生网格计算工作调度的优化方案,使现...
网格计算是利用网络把分散的计算资源组织起来解决复杂问题的计算模式,工作调度是待解决的主要问题之一。本文提出一种基于模糊粒子群优化的网格计算工作调度算法,该算法利用模糊粒子群优化动态地产生网格计算工作调度的优化方案,使现有计算资源完成所有工作的时间最小化。实验结果表明,与基于遗传算法、模拟退火、蚁群算法的工作调度方法相比,所提出的算法在时间和精度上具有一定的优势。
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关键词
网格计算
粒子群优化
遗传算法
退火算法
蚁群算法
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职称材料
改进的蚁群遗传优化算法及其应用
被引量:
4
13
作者
刘传领
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3111-3113,3128,共4页
针对当前移动机器人的一些路径规划算法存在的局限性,提出了一种基于改进蚁群优化和遗传优化的融合算法。利用改进的信息素更新技术和路径节点选择技术使算法尽快找到优化路径,来形成融合算法的初始种群,机器人每前进一步,蚂蚁就对局部...
针对当前移动机器人的一些路径规划算法存在的局限性,提出了一种基于改进蚁群优化和遗传优化的融合算法。利用改进的信息素更新技术和路径节点选择技术使算法尽快找到优化路径,来形成融合算法的初始种群,机器人每前进一步,蚂蚁就对局部路径重新搜索,并处理随机出现的障碍物;然后利用遗传算法(GA)对种群个体进行全局优化,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点。仿真结果表明了该融合算法的可行性和有效性。
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关键词
蚁群优化
遗传算法
移动机器人
路径规划
信息素
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职称材料
基于组合优化算法的无人机航迹规划方法研究
被引量:
5
14
作者
赵锋
杨伟
+1 位作者
王伟
常楠
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期282-285,292,共5页
根据遗传算法与蚁群算法各自的特点,将两者进行有机结合构成GA-ACO(genetic algorithm-ant colony optimization)组合优化算法,并将其应用在航迹规划路径寻优中以获取高质量的飞行航路。首先采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局快速搜...
根据遗传算法与蚁群算法各自的特点,将两者进行有机结合构成GA-ACO(genetic algorithm-ant colony optimization)组合优化算法,并将其应用在航迹规划路径寻优中以获取高质量的飞行航路。首先采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局快速搜索,选取遗传算法得到的较优解集合,构成蚁群算法中初始信息素分布,再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解,该组合优化算法在克服两种算法缺点的同时发挥了各自的优点,达到优势互补。仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,GA-ACO在提高效率的同时改善了解的质量,是可行和有效的。
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关键词
无人机
遗传算法
蚁群算法
航迹规划
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职称材料
无人机多机协同航迹规划的研究及发展
被引量:
1
15
作者
胡中华
赵敏
撒鹏飞
《战术导弹控制技术》
2009年第3期50-55,共6页
构建了无人机协同航迹规划的结构框架,并阐述了其发展,分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况,并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。最后,阐述了无...
构建了无人机协同航迹规划的结构框架,并阐述了其发展,分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况,并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。最后,阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题及发展趋势。
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关键词
无人机
协同航迹规划
蚁群算法
遗传算法
神经网络
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职称材料
改进GA在房地产开发项目投资组合中的应用
被引量:
1
16
作者
李彦苍
周书敬
《河北建筑科技学院学报》
2005年第1期54-56,共3页
传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用小生境算法在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法。并将此算法引入房地产开发项...
传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用小生境算法在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法。并将此算法引入房地产开发项目投资组合中,计算实例证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性。
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关键词
遗传算法
熵
房地产
投资组合
改进
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职称材料
基于鱼骨型仓库布局的多车拣选路径问题优化
被引量:
7
17
作者
胡小建
袁丁
《工业工程》
北大核心
2022年第1期45-53,共9页
为了推动鱼骨型仓库在实际场景下的应用,针对鱼骨型仓库布局下的拣货路径优化问题,构建待拣货点距离计算模型和以有载重、容积限制的多车拣货距离最短为总目标的拣选路径优化模型。考虑遗传算法(GA)全局搜索能力强、粒子群算法(GAPSO)...
为了推动鱼骨型仓库在实际场景下的应用,针对鱼骨型仓库布局下的拣货路径优化问题,构建待拣货点距离计算模型和以有载重、容积限制的多车拣货距离最短为总目标的拣选路径优化模型。考虑遗传算法(GA)全局搜索能力强、粒子群算法(GAPSO)收敛速度快以及蚁群算法(ACO)较强的局部寻优能力,提出一种解决拣选路径优化模型的混合算法(GA-PSO-ACO)。通过不同订单规模的仿真实验,得出该混合算法在适应度值、迭代次数、收敛速度等方面均优于GA算法和GAPSO算法,且在订单规模较大时,平均适应度值约降低8%,有效缩短了总拣选距离,验证了混合算法在解决鱼骨型仓库布局下的拣货路径问题的先进性和有效性,为解决此类仓库内部的拣货路径问题提供新的解决方法和思路。
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关键词
鱼骨型仓库布局
待拣货点距离计算模型
拣选路径优化模型
GA-PSO-ACO混合算法
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职称材料
融合AntNet与遗传算法的动态网络路由算法
被引量:
1
18
作者
夏鸿斌
须文波
刘渊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第4期1048-1051,共4页
提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA),提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,并用适应度函数对其进行适应度评价,通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化,来提高...
提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA),提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,并用适应度函数对其进行适应度评价,通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化,来提高解的质量。仿真结果表明,所提出的算法能快速收敛,且有效地提高了网络吞吐量、降低了平均延时。
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关键词
遗传算法
蚁群优化
网络路由
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职称材料
基于遗传-蚁群算法的不同形状物体的布局
19
作者
邱军林
张亚红
寇海州
《江南大学学报(自然科学版)》
CAS
2009年第6期703-706,共4页
针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在...
针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在较短时间内获得较佳的布局方案。
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关键词
物体布局
遗传-蚁群算法
信息素
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职称材料
三种现代优化算法的比较研究
被引量:
6
20
作者
沈斌
江维
胡中功
《自动化与仪器仪表》
2009年第3期111-113,共3页
现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、微粒群算法、人工鱼群算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行比较研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,最...
现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、微粒群算法、人工鱼群算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行比较研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,最后以经典TSP问题为例进行了仿真研究并得出了一些指导算法适用范围的结论。
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关键词
遗传算法
蚁群算法
微粒群算法
比较研究
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职称材料
题名
基于改进蚁群遗传算法的AGV路径规划
1
作者
陈青
许汉文
机构
埃夫特智能装备股份有限公司
安徽工程大学电气工程学院
出处
《机器人技术与应用》
2024年第3期46-49,共4页
文摘
针对传统蚁群算法应用于AGV路径规划时所遇到的搜索效率低、局部最优、实用性差等问题,本文提出一种改进蚁群遗传(ACO-GA)路径规划方法。首先通过改进蚁群算法中初始信息素的分布避免前期搜索盲目性,然后提出自适应信息素更新策略以加快收敛速度,最后引入遗传算法的交叉和变异操作,帮助克服蚁群算法中可能陷入的局部最小值问题。使用MATLAB软件进行算法仿真,结果表明:与传统算法相比,改进后的融合算法规划出的路径短且收敛速度快。
关键词
AGV
蚁群算法
aco-ga
路径规划
遗传算法
融合算法
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种适用于SDN网络的路径择优蚁群遗传算法
2
作者
刘伟
邹磊
龚珣
姚文鹏
范丽军
姚俊
机构
中国人民解放军
中国人民解放军
出处
《船电技术》
2023年第7期93-96,共4页
文摘
SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于遗传算法和蚁群算法,ACO-GA算法性能优于两种单独算法的性能,更适合应用于SDN网路中的路径择优。
关键词
SDN
局部最优
迭代
aco-ga
Keywords
SDN
local optimum
iteration
aco-ga
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进蚁群算法在TSP问题中的应用
3
作者
刘子墨
机构
首都经济贸易大学管理工程学院
出处
《科技与创新》
2023年第23期166-168,171,共4页
文摘
蚁群算法(ACO)最初的启发点为蚂蚁的寻食行为,具有易陷入局部最优、求解效率低等缺陷。遗传算法(GA)的全局搜索效率比较高,但对反馈信息的利用不够及时,收敛速度慢。ACO-GA混合算法结合了ACO算法与GA算法,以改善其缺点,获取最优解。从通用TSPLIB库中选取了eil51、rand75、eil76、pr152、bier127等10个实例,分别对ACO算法和ACO-GA混合算法的性能进行测试,对比分析其仿真实验结果。
关键词
蚁群算法
遗传算法
TSP问题
aco-ga
混合算法
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究
被引量:
13
4
作者
杨爱霞
丁建丽
李艳红
邓凯
机构
新疆大学资源与环境科学学院
绿洲生态教育部重点实验室
新疆师范大学地理科学与旅游学院
自治区重点实验室"新疆干旱区湖泊环境与资源实验室"
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期691-696,共6页
基金
新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程(2013711014)
国家自然科学基金项目(U1303381
+8 种基金
41261090
41130531
41161063
41171036)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-1075)
教育部长江学者计划创新团队计划项目(IRT1180)
霍英东青年教师基金项目(121018)
新疆维吾尔自治区科技计划项目(201433115)
新疆大学优秀博士研究生创新项目(XJUBSCX-2012026)资助
文摘
以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R3HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理后,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长,构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型;并与全谱偏最小二乘、蚁群-区间偏最小二乘、遗传-偏最小二乘模型进行比较。结果表明:经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后,荒漠土壤全磷特征波段为500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100nm;进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择,得到共线性最小的13个有效波长,分别为:1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191nm。建模方法比较显示,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量,建立的模型精度最高,其次是遗传算法、蚁群算法和全光谱。蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效验证均方根误差RMSECV以及预测集均方根误差RMSEP分别为0.122和0.108mg·g-1,效验证相关系数Rc以及预测集的相关系数Rp分别为0.535 7,0.555 9。因此,经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理,并利用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的模型不仅简单,而且具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。
关键词
光谱学
近红外光谱
蚁群-遗传区间偏最小二乘法
荒漠土壤全磷
Keywords
Spectroscopy
Vis-nir spectra
aco-ga
-ipls
Deserts soil total phosphorus content
分类号
S152 [农业科学—土壤学]
S158 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究
被引量:
4
5
作者
李艳肖
黄晓玮
邹小波
赵杰文
石吉勇
朱瑶迪
机构
江苏大学食品与生物工程学院
出处
《食品安全质量检测学报》
CAS
2014年第6期1679-1686,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA108007)
江苏省杰出青年基金(BK2013010)
教育部新世纪人才项目(NECT-11-0986)~~
文摘
目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。
关键词
花茶
花青素
蚁群-遗传算法
近红外光谱
定量分析模型
Keywords
scented tea
anthocyanin
aco-ga
-iPLS
near infrared spectroscopy
quantitative analysis model
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
TS272 [农业科学—茶叶生产加工]
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职称材料
题名
无人机航迹规划技术研究及发展趋势
被引量:
26
6
作者
胡中华
赵敏
姚敏
撒鹏飞
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《航空电子技术》
2009年第2期24-29,36,共7页
文摘
通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。
关键词
无人机
航迹规划
动态规划
启发式算法
蚁群算法
遗传算法
Keywords
UAV
path planning
dynamic programming
heuristics algorithm
ACO
GA
分类号
O221 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法
被引量:
13
7
作者
刘士新
周山长
宋健海
王梦光
机构
东北大学信息科学与工程学院
上海宝信软件股份有限公司MES事业部
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期89-92,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(70301007
70431003
+1 种基金
70471028)
辽宁省博士启动基金资助项目(20021011)
文摘
根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果进行了对比.实验结果表明模型和算法的优化效果和时间效率都是令人满意的.该模型和算法经过改进后可应用到包含多个轧制单元计划的轧制批量计划优化问题中.
关键词
轧制单元计划
奖金收集旅行商问题
蚁群最优化
遗传算法
Keywords
hot strip rolling unit planning
PCTSP ( prize collecting traveling salesman problem)
ACO ( antcolony optimization)
GA (genetic algorithm)
分类号
TG335.11 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
基于混合蚁群算法的WTA问题求解
被引量:
12
8
作者
范洁
刘玉树
龚元明
陈云飞
机构
北京理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期59-61,共3页
基金
部委"十五"预研项目
文摘
武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给改进的蚁群算法,对问题求精确解。实验结果表明该算法求精度优于遗传算法,时间性能优于传统蚁群算法。
关键词
WTA问题
蚁群算法
遗传算法
Keywords
W eapon-Target Assignm ent(W TA )problem ,Ant Colony A lgorithm (ACO ),Genetic Algorithm (GA )
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于蚁群算法的喷涂机器人路径排序优化
被引量:
6
9
作者
周波
钱来
孟正大
戴先中
机构
东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期192-194,207,共4页
基金
国家重大科技专项基金资助项目(2010zx04008-41)
国家自然科学基金资助项目(61005092)
文摘
研究喷涂机器人自动路径规划系统中的路径排序和组合问题,考虑路径顺序和喷涂方向的特点,引入开环的广义旅行商问题框架进行建模,并建立相应的优化目标和代价矩阵。利用蚁群优化算法的并行性和正反馈性对问题进行求解,保证算法的全局搜索能力和收敛性。仿真实验结果证明了该方法的有效性。
关键词
喷涂机器人
路径排序
广义旅行商问题
蚁群优化
遗传算法
信息素
Keywords
painting robot
path sorting
Generalized Traveling Salesman Problem(GTSP)
Ant Colony Optimization(ACO)
Genetic Algorithm(GA)
pheromone
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由
被引量:
6
10
作者
陈西宏
刘少伟
胡茂凯
关娇
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期99-101,共3页
文摘
具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。
关键词
组播路由
蚁群优化算法
遗传算法
服务质量
Keywords
multicast routing
Ant Colony Optimization(ACO) algorithm
Genetic Algorithm(GA)
Quality of Service(QoS)
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
自然计算在求解网络优化部署问题中的比较
被引量:
2
11
作者
程子光
冯亚军
尹康银
王海林
机构
空军预警学院
出处
《空军预警学院学报》
2019年第5期367-371,379,共6页
基金
空军军事理论研究资助项目(17KJ3C1-0089R)
文摘
针对现有的网络部署模型大多以区域覆盖率或网络寿命为优化目标,并假设监视区域为单一类型,不适用于求解多类型分区区域的网络部署问题,首先构建了与区域可部署度、区域重要度、区域协同度等因素相关的栅格化网络部署模型;然后运用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法3种典型自然计算对该模型进行求解;最后分析了3种算法的收敛情况与解的特点,并探讨了关键参数变化对结果部署方案的影响.所得结论为自然计算的改进或融合提供了参考,为网络部署时的算法选取提供了依据.
关键词
自然计算
优化部署
遗传算法
蚁群算法
粒子群算法
Keywords
natural computation
optimization deployment
GA
ACO
PSO
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于模糊粒子群优化的计算网格工作调度算法
被引量:
1
12
作者
王秀坤
程文树
刘洪波
机构
大连理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第11期64-66,共3页
基金
国家"973"重点基础研究发展规划基金项目(2002CB312003
2005CB321904)
文摘
网格计算是利用网络把分散的计算资源组织起来解决复杂问题的计算模式,工作调度是待解决的主要问题之一。本文提出一种基于模糊粒子群优化的网格计算工作调度算法,该算法利用模糊粒子群优化动态地产生网格计算工作调度的优化方案,使现有计算资源完成所有工作的时间最小化。实验结果表明,与基于遗传算法、模拟退火、蚁群算法的工作调度方法相比,所提出的算法在时间和精度上具有一定的优势。
关键词
网格计算
粒子群优化
遗传算法
退火算法
蚁群算法
Keywords
Grid computing, PSO, GA, SA, ACO
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进的蚁群遗传优化算法及其应用
被引量:
4
13
作者
刘传领
机构
商丘师范学院计算机与信息技术学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3111-3113,3128,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61125305)
文摘
针对当前移动机器人的一些路径规划算法存在的局限性,提出了一种基于改进蚁群优化和遗传优化的融合算法。利用改进的信息素更新技术和路径节点选择技术使算法尽快找到优化路径,来形成融合算法的初始种群,机器人每前进一步,蚂蚁就对局部路径重新搜索,并处理随机出现的障碍物;然后利用遗传算法(GA)对种群个体进行全局优化,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点。仿真结果表明了该融合算法的可行性和有效性。
关键词
蚁群优化
遗传算法
移动机器人
路径规划
信息素
Keywords
Ant Colony Optimization (ACO)
Genetic Algorithm (GA)
mobile robot
path planning
pheromone
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于组合优化算法的无人机航迹规划方法研究
被引量:
5
14
作者
赵锋
杨伟
王伟
常楠
机构
西北工业大学航空学院
成都飞机设计研究所
出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期282-285,292,共5页
文摘
根据遗传算法与蚁群算法各自的特点,将两者进行有机结合构成GA-ACO(genetic algorithm-ant colony optimization)组合优化算法,并将其应用在航迹规划路径寻优中以获取高质量的飞行航路。首先采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局快速搜索,选取遗传算法得到的较优解集合,构成蚁群算法中初始信息素分布,再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解,该组合优化算法在克服两种算法缺点的同时发挥了各自的优点,达到优势互补。仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,GA-ACO在提高效率的同时改善了解的质量,是可行和有效的。
关键词
无人机
遗传算法
蚁群算法
航迹规划
Keywords
unmanned aerial vehicles(UAV )
genetic algorithm(GA)
ant colony optimization(ACO)
trajectory planning
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
无人机多机协同航迹规划的研究及发展
被引量:
1
15
作者
胡中华
赵敏
撒鹏飞
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《战术导弹控制技术》
2009年第3期50-55,共6页
基金
基金项目:国家自然科学基金项目(60974105)
航空科学基金(2009ZC52041)
文摘
构建了无人机协同航迹规划的结构框架,并阐述了其发展,分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况,并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。最后,阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题及发展趋势。
关键词
无人机
协同航迹规划
蚁群算法
遗传算法
神经网络
Keywords
UAV
cooperative path planning
ACO
GA
neural networks
分类号
O22 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
改进GA在房地产开发项目投资组合中的应用
被引量:
1
16
作者
李彦苍
周书敬
机构
河北工程学院土木学院
出处
《河北建筑科技学院学报》
2005年第1期54-56,共3页
基金
河北省教育厅自然科学研究指导计划项目(Z2003404)
文摘
传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用小生境算法在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法。并将此算法引入房地产开发项目投资组合中,计算实例证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性。
关键词
遗传算法
熵
房地产
投资组合
改进
Keywords
GA
ACO
entropy
real estate
portfolio
improved
分类号
F224.9 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于鱼骨型仓库布局的多车拣选路径问题优化
被引量:
7
17
作者
胡小建
袁丁
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《工业工程》
北大核心
2022年第1期45-53,共9页
基金
工业和信息化部财政智能制造综合标准化与新模式应用资助项目(JZ2016GQBK1075)。
文摘
为了推动鱼骨型仓库在实际场景下的应用,针对鱼骨型仓库布局下的拣货路径优化问题,构建待拣货点距离计算模型和以有载重、容积限制的多车拣货距离最短为总目标的拣选路径优化模型。考虑遗传算法(GA)全局搜索能力强、粒子群算法(GAPSO)收敛速度快以及蚁群算法(ACO)较强的局部寻优能力,提出一种解决拣选路径优化模型的混合算法(GA-PSO-ACO)。通过不同订单规模的仿真实验,得出该混合算法在适应度值、迭代次数、收敛速度等方面均优于GA算法和GAPSO算法,且在订单规模较大时,平均适应度值约降低8%,有效缩短了总拣选距离,验证了混合算法在解决鱼骨型仓库布局下的拣货路径问题的先进性和有效性,为解决此类仓库内部的拣货路径问题提供新的解决方法和思路。
关键词
鱼骨型仓库布局
待拣货点距离计算模型
拣选路径优化模型
GA-PSO-ACO混合算法
Keywords
fishbone warehouse layout
a distance calculation model for picking points
a picking path optimization model
GA-PSO-ACO hybrid algorithm
分类号
TB491 [一般工业技术]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合AntNet与遗传算法的动态网络路由算法
被引量:
1
18
作者
夏鸿斌
须文波
刘渊
机构
江南大学信息工程学院
江南大学数字媒体创意中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第4期1048-1051,共4页
基金
国防预研基金资助项目(A1420061266)
江苏省科技支撑计划项目(SBE200800983)
文摘
提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA),提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,并用适应度函数对其进行适应度评价,通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化,来提高解的质量。仿真结果表明,所提出的算法能快速收敛,且有效地提高了网络吞吐量、降低了平均延时。
关键词
遗传算法
蚁群优化
网络路由
Keywords
Genetic Algorithm (GA)
Ant Colony Optimization (ACO)
network routing
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于遗传-蚁群算法的不同形状物体的布局
19
作者
邱军林
张亚红
寇海州
机构
淮阴工学院计算机工程学院
出处
《江南大学学报(自然科学版)》
CAS
2009年第6期703-706,共4页
文摘
针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在较短时间内获得较佳的布局方案。
关键词
物体布局
遗传-蚁群算法
信息素
Keywords
object layout, GA-ACO algorithm, pheromone
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
三种现代优化算法的比较研究
被引量:
6
20
作者
沈斌
江维
胡中功
机构
武汉工程大学电气信息学院
出处
《自动化与仪器仪表》
2009年第3期111-113,共3页
文摘
现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、微粒群算法、人工鱼群算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行比较研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,最后以经典TSP问题为例进行了仿真研究并得出了一些指导算法适用范围的结论。
关键词
遗传算法
蚁群算法
微粒群算法
比较研究
Keywords
Genefic algorithm (GA)
Ant colony algorithm(ACO)
Particle swarm algorithm optimization(PSO)
Comparative study
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进蚁群遗传算法的AGV路径规划
陈青
许汉文
《机器人技术与应用》
2024
0
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职称材料
2
一种适用于SDN网络的路径择优蚁群遗传算法
刘伟
邹磊
龚珣
姚文鹏
范丽军
姚俊
《船电技术》
2023
0
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职称材料
3
基于改进蚁群算法在TSP问题中的应用
刘子墨
《科技与创新》
2023
0
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职称材料
4
基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究
杨爱霞
丁建丽
李艳红
邓凯
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
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职称材料
5
蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究
李艳肖
黄晓玮
邹小波
赵杰文
石吉勇
朱瑶迪
《食品安全质量检测学报》
CAS
2014
4
下载PDF
职称材料
6
无人机航迹规划技术研究及发展趋势
胡中华
赵敏
姚敏
撒鹏飞
《航空电子技术》
2009
26
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职称材料
7
基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法
刘士新
周山长
宋健海
王梦光
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
13
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职称材料
8
基于混合蚁群算法的WTA问题求解
范洁
刘玉树
龚元明
陈云飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005
12
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职称材料
9
基于蚁群算法的喷涂机器人路径排序优化
周波
钱来
孟正大
戴先中
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
6
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职称材料
10
基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由
陈西宏
刘少伟
胡茂凯
关娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
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职称材料
11
自然计算在求解网络优化部署问题中的比较
程子光
冯亚军
尹康银
王海林
《空军预警学院学报》
2019
2
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职称材料
12
基于模糊粒子群优化的计算网格工作调度算法
王秀坤
程文树
刘洪波
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
1
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职称材料
13
改进的蚁群遗传优化算法及其应用
刘传领
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
14
基于组合优化算法的无人机航迹规划方法研究
赵锋
杨伟
王伟
常楠
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2009
5
下载PDF
职称材料
15
无人机多机协同航迹规划的研究及发展
胡中华
赵敏
撒鹏飞
《战术导弹控制技术》
2009
1
下载PDF
职称材料
16
改进GA在房地产开发项目投资组合中的应用
李彦苍
周书敬
《河北建筑科技学院学报》
2005
1
下载PDF
职称材料
17
基于鱼骨型仓库布局的多车拣选路径问题优化
胡小建
袁丁
《工业工程》
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
18
融合AntNet与遗传算法的动态网络路由算法
夏鸿斌
须文波
刘渊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
19
基于遗传-蚁群算法的不同形状物体的布局
邱军林
张亚红
寇海州
《江南大学学报(自然科学版)》
CAS
2009
0
下载PDF
职称材料
20
三种现代优化算法的比较研究
沈斌
江维
胡中功
《自动化与仪器仪表》
2009
6
下载PDF
职称材料
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