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基于动态融合遗传蚁群算法的实视图选择方法
1
作者 张巍 董于杰 梁双龙 《信息与电脑》 2020年第24期54-57,共4页
本文提出利用动态融合遗传蚁群算法来解决查询代价约束下的实视图选择问题,该算法充分利用了遗传算法在搜索前期具有较高的向最优解收敛的速度和蚁群算法在信息素达到一定程度后向最优解收敛的速度迅速提高的优点。试验结果表明,该算法... 本文提出利用动态融合遗传蚁群算法来解决查询代价约束下的实视图选择问题,该算法充分利用了遗传算法在搜索前期具有较高的向最优解收敛的速度和蚁群算法在信息素达到一定程度后向最优解收敛的速度迅速提高的优点。试验结果表明,该算法有效地避免了信息素的局部极值,减少了大量重复运算,提高了实视图选择的效率。 展开更多
关键词 数据仓库 实视图选择 遗传算法 算法 联机分析处理
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融合GRU和改进蚁群算法的火灾逃生路径规划方法
2
作者 赵峰 姜孝文 《信息技术与信息化》 2025年第1期65-69,共5页
高温环境下,传感器节点可能会出现工作状态异常的情况,由此引发误报、漏报等一系列问题,文章提出了融合门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和改进蚁群算法的室内建筑火灾逃生路径规划研究方法。根据火灾态势信息,建立GRU... 高温环境下,传感器节点可能会出现工作状态异常的情况,由此引发误报、漏报等一系列问题,文章提出了融合门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和改进蚁群算法的室内建筑火灾逃生路径规划研究方法。根据火灾态势信息,建立GRU时序预测模型,实现对节点异常情况下火场内温度、CO浓度等态势信息的预测,并基于预测结果,利用改进的蚁群算法动态规划逃生路径,得到传感器工作异常情况下的火灾最佳安全逃生路径。研究结果表明,该方法在不同火灾时期都能有效规划出最佳疏散路径,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 GRU神经网络模型 火灾疏散路径动态规划 算法
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融合改进蚁群算法和动态窗口法的AGV路径规划
3
作者 李志鹏 李明 《物流技术》 2024年第7期73-83,共11页
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题,提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划,通过改进初始信息素,提高了算法初期的寻径效率;通过改进启发式函数,减少了算... 针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题,提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划,通过改进初始信息素,提高了算法初期的寻径效率;通过改进启发式函数,减少了算法收敛的时间;通过改进信息素更新规则,同时考虑了路径长度和能耗,增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合,增加了动态窗口法中的评价函数,使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划,令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明,改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快,转弯次数更少,融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划,充分证明了该融合算法的可行性。 展开更多
关键词 AGV 改进算法 动态窗口法 路径规划
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融合蚁群算法框架下区域资源的动态调度模型
4
作者 吴炜 尹秋旎 +2 位作者 朱俊 胡振 龙晨 《电子设计工程》 2024年第20期44-49,共6页
针对目前电力作业人力资源调度主要依赖于人工经验的现状,文中提出了基于改进蚁群算法的区域资源动态调度模型。该模型以花费总时间与总成本最小为优化目标,考虑了任务的资源需求、先后顺序等方面的约束条件。同时,结合区域资源动态调... 针对目前电力作业人力资源调度主要依赖于人工经验的现状,文中提出了基于改进蚁群算法的区域资源动态调度模型。该模型以花费总时间与总成本最小为优化目标,考虑了任务的资源需求、先后顺序等方面的约束条件。同时,结合区域资源动态调度模型的特性,对传统蚁群算法进行了改进设计,提出了优化的编码解码方法、蚁群动态更新机制及2-opt局部搜索方法等策略。算例分析结果表明,所提改进蚁群算法相比于传统蚁群算法具有更快的收敛速度和更高的计算准确度。在实际电力作业调度中,对比传统蚁群算法,所设计模型能够减少总时间约12%,降低总成本约10%。 展开更多
关键词 算法 人力资源调度 编解码方法 动态更新机制 局部搜索
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融合改进遗传算法的动态资源调控算法设计
5
作者 张伟 杨华飞 +2 位作者 杨文清 段淼臻 钱恒顺 《电子设计工程》 2025年第2期38-41,46,共5页
为了降低智慧电网硬件设备的购买和维护成本、提高各类资源的利用效率,文中提出一种基于改进遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)相融合的动态资源调控算法,并构建了相应的模型。通过在传统GA中引入时间-负载双适应度函数,提高了GA全局最优解... 为了降低智慧电网硬件设备的购买和维护成本、提高各类资源的利用效率,文中提出一种基于改进遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)相融合的动态资源调控算法,并构建了相应的模型。通过在传统GA中引入时间-负载双适应度函数,提高了GA全局最优解的准确度。在传统ACO中利用时间-成本双函数来确定信息素,提高了ACO初期的寻优速度。采用动态融合策略将改进后的GA和ACO相结合,构建出ACO-GA动态资源调控算法。算例仿真结果表明,所提ACO-GA动态资源调控算法在任务数为400时,执行时间、不均衡值分别为120 ms和0.52。相比其他算法,提出算法的执行时间最低且不均衡值最为稳定,证明了ACO-GA动态资源调控算法用于资源调控的可行性。 展开更多
关键词 资源调控 遗传算法 算法 动态融合 全局最优解
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基于蚁群算法融合改进动态窗口法的动态路径规划方法 被引量:1
6
作者 李忠坤 姜媛媛 刘子厚 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期19-23,共5页
针对传统的动态窗口法在动态环境中,难以选取最佳路径,且路径不够平滑的问题,提出了一种基于蚁群算法融合改进动态窗口法的动态路径规划方法。首先,利用蚁群算法优秀的全局规划能力规划一条全局最优路径,将全局路径的转折点依次设置为... 针对传统的动态窗口法在动态环境中,难以选取最佳路径,且路径不够平滑的问题,提出了一种基于蚁群算法融合改进动态窗口法的动态路径规划方法。首先,利用蚁群算法优秀的全局规划能力规划一条全局最优路径,将全局路径的转折点依次设置为动态窗口法的局部路径规划目标点,然后,在传统动态窗口法的距离评价函数基础上,引入了考虑最小避障转角半径的修正系数1±ξ,可以根据障碍物大小来调整避让阈值,减小了其避障幅度,最终利用改进的动态窗口法以转折点为目标实现全局路径的迅速生成。仿真结果证明了蚁群算法融合改进动态窗口法在动态环境中相对于传统算法得到的路径更佳且更为平滑。 展开更多
关键词 路径规划 算法 动态窗口法 移动机器人 动态避障
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基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
7
作者 郑琰 席宽 +2 位作者 巴文婷 肖玉杰 余伟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期256-264,共9页
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和... 针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和平滑性,同时采用路径决策方法解决全局路径失效问题,使车辆摆脱障碍困境,满足路径规划安全性的要求.改进后的蚁群算法利用起止点的位置信息使初始信息素分布不均匀,减少搜索初期阶段的时间消耗;通过维护全局最优路径和强化优秀局部路径的信息素浓度,优化信息素更新机制,提高路径探索效率;对规划路径进行二次优化,优化节点和冗余转折点,减少路径长度.仿真结果表明,相比传统路径规划算法,利用本文提出的融合算法所得到的路径在距离、平滑度和收敛性方面都具有更好的表现,且符合无人驾驶汽车安全行驶的要求. 展开更多
关键词 路径规划 算法 动态窗口法 动态避障 融合算法
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基于动态融合蚁群遗传算法的医学图像配准 被引量:2
8
作者 张石 杜恺 张伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期227-229,235,共4页
将基于动态融合的蚁群遗传算法作为一种新的图像配准优化算法应用在多模医学图像配准中。该算法以互信息作为相似性测度,生成初始信息素分布,采用蚁群算法搜索最优变换参数,其中动态融合策略提高了混合算法的搜索效率。仿真实验结果表明... 将基于动态融合的蚁群遗传算法作为一种新的图像配准优化算法应用在多模医学图像配准中。该算法以互信息作为相似性测度,生成初始信息素分布,采用蚁群算法搜索最优变换参数,其中动态融合策略提高了混合算法的搜索效率。仿真实验结果表明,该算法有效地避免信息函数的局部极值,减少大量重复运算,提高了配准的效率,配准结果具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 算法 遗传算法 动态融合 互信息 图像配准
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基于遗传算法与蚁群算法动态融合的网格任务调度 被引量:5
9
作者 彭建 于晓翠 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第7期121-123,180,共4页
深入分析遗传算法和蚁群算法的机理,并结合网格任务调度的研究,提出基于遗传算法和蚁群算法动态融合的网格任务调度策略。该策略通过不同迭代次数中种群相似度的差值实现两种算法的动态融合。仿真实验表明该策略是可行的,并且具有高效性。
关键词 网格 任务调度 遗传算法 算法
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遗传和蚁群动态融合的任务调度算法研究 被引量:2
10
作者 周莲英 张晓东 周典瑞 《无线通信技术》 2013年第3期15-19,共5页
针对蚁群算法在求解初期信息素匮乏和遗传算法在求解到一定范围时常做大量无为冗余迭代,致使求解效率低的问题,本文提出了一种集遗传算法和蚁群算法优点的动态融合的云计算任务调度算法,给出了融合算法的最佳动态融合时机方法,并且给出... 针对蚁群算法在求解初期信息素匮乏和遗传算法在求解到一定范围时常做大量无为冗余迭代,致使求解效率低的问题,本文提出了一种集遗传算法和蚁群算法优点的动态融合的云计算任务调度算法,给出了融合算法的最佳动态融合时机方法,并且给出了基于遗传算法求解结果的蚂蚁信息素初始化方法。将本文算法应用于云计算环境下的任务调度中,通过CloudSim仿真平台进行模拟仿真,实验结果表明,该算法是一种有效的云计算任务调度算法。 展开更多
关键词 云计算 遗传算法 算法 任务调度
原文传递
融合遗传算法和蚁群算法动态网格任务调度算法研究 被引量:1
11
作者 孙玉涛 毕殿杰 《工业控制计算机》 2011年第2期65-66,共2页
网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。如何高效地使用网格资源,即网格调度问题... 网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。如何高效地使用网格资源,即网格调度问题也随之成为研究的重点,虽然在传统的分布式并行计算中有很多成熟的任务调度算法,但由于网格的新特性,使得必须研究新的算法来解决一些新出现的问题,如调度问题的NP安全性,调度算法的高效性,资源的异构性以及资源分配决策的并行性和分布性等。 展开更多
关键词 网格任务 遗传算法 算法 任务调度 动态融合
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基于改进A^(*)蚁群融合算法的路径规划研究 被引量:1
12
作者 王锋 李凯璇 +2 位作者 朱子文 朱磊 王海迪 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期111-117,123,共8页
随着智能化技术的发展,无人车路径规划技术在未来无人战场上将发挥重要的作用。针对A^(*)算法易发生碰撞障碍物的问题,提出通过改进转弯机制进行避碰。针对路径较长和不够平滑的问题,提出一种改进A^(*)蚁群融合算法。仿真结果表明,使用... 随着智能化技术的发展,无人车路径规划技术在未来无人战场上将发挥重要的作用。针对A^(*)算法易发生碰撞障碍物的问题,提出通过改进转弯机制进行避碰。针对路径较长和不够平滑的问题,提出一种改进A^(*)蚁群融合算法。仿真结果表明,使用改进A^(*)蚁群融合算法得到的路径长度和平滑度更优,简单地图中路径长度减少2.34%,总转弯角度减小5.62%;复杂地图中路径长度减少2.62%,总转弯角度减小26.3%。因此,该算法在保证无人车避障的基础上,有利于其快速完成相应任务。 展开更多
关键词 无人车 路径规划 A^(*)融合算法 转弯机制
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遗传-蚁群算法在高性能计算任务调度中的应用 被引量:4
13
作者 田智慧 张帅永 高需 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期253-257,共5页
针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素... 针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。 展开更多
关键词 高性能计算 任务调度 遗传算法 算法 信息素
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一种动态环境下基于蚁群遗传算法的路径规划算法研究
14
作者 黄瀚 汪超台 李华兵 《科技视界》 2024年第22期80-83,共4页
随着搬运机器人、服务机器人等各类机器人进入人们的生活中,如何让机器人给人们带来更大的便利成为当前的研究热点。而机器人的路径规划问题一直都是机器人智能化发展的难点之一。为了克服遗传算法因种群多样性不足陷入局部收敛及并行... 随着搬运机器人、服务机器人等各类机器人进入人们的生活中,如何让机器人给人们带来更大的便利成为当前的研究热点。而机器人的路径规划问题一直都是机器人智能化发展的难点之一。为了克服遗传算法因种群多样性不足陷入局部收敛及并行性效果不明显的缺点,将遗传算法与蚁群算法相结合,进一步提升算法的收敛性和鲁棒性。在构建机器人环境模型时采用了栅格法,加入动态障碍物、巨大障碍物等信息,从而对比蚁群算法、遗传算法、蚁群遗传算法的路径规划效果。实验结果表明,相比于蚁群算法、遗传算法,蚁群遗传算法不仅能在短时间内规划出最短路径还具有良好的避障能力。 展开更多
关键词 路径规划 动态障碍物 算法 遗传算法 遗传算法
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基于改进混沌蚁群算法的多机冲突解脱仿真研究
15
作者 童亮 杨婕 +3 位作者 甘旭升 沈堤 杨文达 陈达雄 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页
针对战斗机在自由飞行过程中的多机冲突解脱问题,提出一种基于动态挥发因子的混沌蚁群算法。对战斗机空中多机冲突解脱问题进行数学建模,基于战斗机性能特点,分别建立了战斗机保护区模型、飞行冲突模型和解脱模型;对混沌蚁群算法进行改... 针对战斗机在自由飞行过程中的多机冲突解脱问题,提出一种基于动态挥发因子的混沌蚁群算法。对战斗机空中多机冲突解脱问题进行数学建模,基于战斗机性能特点,分别建立了战斗机保护区模型、飞行冲突模型和解脱模型;对混沌蚁群算法进行改进,采用Logistic映射和Henon映射分别优化蚁群算法中的信息素更新公式,同时将信息素挥发因子设置动态因子,以提高不同阶段的搜索效率。设置典型的2机、4机和6机飞行冲突场景,对算法的有效性进行了仿真验证,结果表明,优化后的算法可行,算法的各项性能指标均有所提升。 展开更多
关键词 混沌算法 算法 多机飞行冲突解 混沌映射 动态因子
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基于改进蚁群算法的机器人避障路径规划
16
作者 金将 王小平 +2 位作者 臧铁钢 姜世阔 赵崟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期950-958,共9页
针对蚁群算法在路径规划中盲目搜索、搜索速度慢和路径平滑性差等问题,提出一种改进的蚁群算法,以提高其搜索效果。基于A^(*)算法快速规划出初始路径,对蚁群初始信息素进行非均匀分配,提高算法收敛速度。在蚁群算法的状态转移概率公式... 针对蚁群算法在路径规划中盲目搜索、搜索速度慢和路径平滑性差等问题,提出一种改进的蚁群算法,以提高其搜索效果。基于A^(*)算法快速规划出初始路径,对蚁群初始信息素进行非均匀分配,提高算法收敛速度。在蚁群算法的状态转移概率公式中引入动态目标导向函数,同时在信息素更新策略中考虑路径转角数和路径匝数,通过优劣质蚂蚁的分层信息素更新来优化路径长度和平滑性。结合动态窗口法使机器人具备良好的局部动态避障功能,通过仿真实验验证了改进蚁群算法在规划和避障方面的良好性能。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 算法 信息素 栅格法 动态窗口法 局部避障
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基于遗传算法和蚁群算法的LEACH改进协议
17
作者 徐巍 钟宇超 余成成 《无线电工程》 2024年第1期199-205,共7页
针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的... 针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的簇头节点并根据节点的分布划分簇群;在数据传输阶段,通过蚁群算法使簇头节点尽可能选择能量充足且距离较短的路径进行数据传输。仿真结果表明,与传统的分簇路由协议LEACH和LEACH-C相比,改进算法可以使网络的能量消耗更加均衡,并延长网络的生命周期。 展开更多
关键词 低功耗自适应集簇分层协议 节点能耗 分簇 遗传算法 算法
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基于增强精英保留遗传算法的虚拟微网群动态划分及能量局域自治 被引量:5
18
作者 华昊辰 翟家祥 +6 位作者 陈星莺 王博 余昆 秦钰超 沈俊 丁一 贺大玮 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4652-4665,I0006,共15页
互联的多微网系统作为可再生能源利用的有效形式之一,随着“双碳”工作的推进越发受到重视。该文旨在研究基于海量可控设备的优化调节方法,以促进可再生能源充分就地消纳,提高多微网系统运行经济性。然而,对海量可控设备的全局控制将面... 互联的多微网系统作为可再生能源利用的有效形式之一,随着“双碳”工作的推进越发受到重视。该文旨在研究基于海量可控设备的优化调节方法,以促进可再生能源充分就地消纳,提高多微网系统运行经济性。然而,对海量可控设备的全局控制将面临“维数灾难”的挑战。现有研究中基于地理分布的分区优化能够实现“降维控制”,但可再生能源出力的波动性与负荷在时间上的变化和空间上的迁移,都会导致固定分区的方法难以适用于多微网系统态势变迁下的能量动态管控。针对上述问题,首先建立微电网动态模型;进而提出通过增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)将互联多微网场景划分为多个边界可动态调整的虚拟微网群,并进行能量“局域自治”优化;最后基于改进的IEEE-123节点模型进行仿真,结果显示1 h内动态边界虚拟微网群的总运行成本比固定边界虚拟微网群的总运行成本降低了13.6%,且所采用的SEGA的求解时间比传统遗传算法减少了7.09%。 展开更多
关键词 多微网系统 虚拟微网 动态分区 增强精英保留遗传算法(SEGA)
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基于蚁群与DWA融合的移动机器人动态路径规划 被引量:3
19
作者 张晓倩 黄磊 +2 位作者 石雨婷 汪建华 祁良剑 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期9-13,共5页
路径规划算法是移动机器人研究的关键环节,针对传统蚁群算法搜索效率慢及无法实时避障的问题,提出了将改进的蚁群算法与DWA融合的动态路径规划方法。首先,改进蚁群算法中的状态转移概率和信息素更新规则,来提高蚁群算法的搜索速度;其次... 路径规划算法是移动机器人研究的关键环节,针对传统蚁群算法搜索效率慢及无法实时避障的问题,提出了将改进的蚁群算法与DWA融合的动态路径规划方法。首先,改进蚁群算法中的状态转移概率和信息素更新规则,来提高蚁群算法的搜索速度;其次,采取路径优化策略,提高全局路径的平滑度;然后,在DWA的评价函数中添加全局路径融合子函数和障碍物安全阈值来提高移动机器人的动态避障能力。仿真实验结果表明,改进算法在路径拐点次数上较传统蚁群算法提高了75%,且能够实时检测未知障碍物并成功躲避。证明改进算法在复杂的动态环境下,路径的搜索性能、平滑度及动态避障方面都有明显的改进。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法 DWA算法 动态避障
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基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计 被引量:2
20
作者 史郑延慧 何刚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4626-4632,共7页
为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,... 为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。 展开更多
关键词 遗传算法 数据采集 QoS组播路由优化 算法 路径代价
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