蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后...蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。展开更多
文摘蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。
文摘为解决当前常用煤矿氧气检测仪器易受交叉气体干扰且功耗大的问题,基于GD32F303RCT6微控制器和ADN8834热电冷却控制器,设计了一种软启动开关电路控制的垂直腔面发射激光器(Vertical-cavity Surface-emitting Laser,VCSEL)高精度驱动及温控电路。驱动电路中,高频正弦波信号和低频锯齿波信号叠加的二进制数据由微控制器产生,经信号发生电路、电压电流转换电路转化成VCSEL高精度驱动电流信号;温控电路中,设计基于比例积分微分(Proportional Integral Differential,PID)补偿电路和数模转换控制器(Digital to Analog Converter,DAC)目标温度控制电路实现激光器温度自动调节。测试结果表明:驱动电路的电流输出区间为0.680~1.360 mA;锯齿波频率误差小于0.5%,正弦波频率误差小于0.1%;氧气吸收峰扫描精度高达0.07 pm,对应电流扫描精度为0.12μA;温控电路的温度控制精度为±0.012℃。满足了可调谐半导体激光吸收光谱(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS)煤矿氧气检测应用需求。