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基于改进最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法 被引量：14
1
作者 刘新华 张旭堂 刘文剑 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2414-2420,共7页
为实现工艺规划与生产调度的集成,提出了基于最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法。给出了零件可行性工艺路线图的概念,建立了多工艺路线决策问题的数学模型,从而将零件的工艺路线规划问题转化为对零件可行性工艺路线图中具备最优值... 为实现工艺规划与生产调度的集成,提出了基于最大-最小蚂蚁系统的多工艺路线决策方法。给出了零件可行性工艺路线图的概念,建立了多工艺路线决策问题的数学模型,从而将零件的工艺路线规划问题转化为对零件可行性工艺路线图中具备最优值的路径搜索和寻优问题。提出了基于精英蚂蚁排序策略的改进最大-最小蚂蚁系统,并设计了算法流程。最后,通过仿真实例,验证了改进算法具有的良好的鲁棒性,并在性能上优于其他算法。 展开更多
关键词 多工艺路线 决策 最大-最小蚂蚁系统 可行性工艺路线图 计算机辅助工艺规划 蚁群优化
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基于最大-最小蚁群系统的装配序列规划 被引量：24
2
作者 于嘉鹏 王成恩 王健熙 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期152-166,共15页
提出一种结合了蚁群系统与最大-最小蚂蚁系统优点的装配序列规划(Assembly sequence planning,ASP)方法。对近十年基于蚁群优化的ASP文献中采用的优化指标、装配信息模型、实例零件数等进行综述和比较。为提高序列的装配效率区分度,研... 提出一种结合了蚁群系统与最大-最小蚂蚁系统优点的装配序列规划(Assembly sequence planning,ASP)方法。对近十年基于蚁群优化的ASP文献中采用的优化指标、装配信息模型、实例零件数等进行综述和比较。为提高序列的装配效率区分度,研究方向性、并行性、连续性、稳定性和辅助行程等5项指标的自动量化方法,将其融入到蚁群优化多目标启发式函数和适应值函数中。为提高对最优序列的搜索能力,以装配几何可行性为基础,从蚂蚁数量的确定、最大-最小信息素的界定、初始零件分配位置的绩效考核机制以及对并行零件组强制优化机制等方面,设计针对性解决方案,提出基于最大-最小蚁群系统的ASP算法。开发基于Siemens NX的装配规划系统AutoAssem。以阀门为实例,验证了算法内部各项优化措施的有效性,同时与优先规则筛选法、遗传算法及粒子群算法进行比较,分析该算法在运行效率和序列性能方面的优势。 展开更多
关键词 装配序列规划 蚁群优化算法 最大-最小蚂蚁系统 扩展干涉矩阵
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基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别 被引量：6
3
作者 张明 李开成 胡益胜 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期6-13,共8页
基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行... 基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根(RMS)幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量熵共同组成输入特征矢量;通过自适应神经-模糊推理系统对电能质量扰动类型进行识别。仿真结果表明,该方法与BP神经网络和最小二乘支持向量机相比平均识别准确率高,对特征不规则的待检电能质量扰动信号具有良好的柔性和适应性。 展开更多
关键词 电能质量 多域特征提取 自适应神经-模糊推理系统 bp神经网络 最小二乘支持向量机
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基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型 被引量：1
4
作者 熊伟 程加堂 艾莉 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期247-249,共3页
为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,... 为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,该方法的平均绝对误差及均方误差分别为17.76%和3.68%,均小于单一模型、线性组合模型及神经网络组合模型的预测结果,提高了网络的泛化能力,降低了预测风险,为风电场风速预测提供了一种新途径。 展开更多
关键词 风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化bp神经网络
原文传递
基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测 被引量：13
5
作者 程加堂 艾莉 徐绍坤 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期77-81,共5页
为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差... 为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。 展开更多
关键词 最大-最小蚂蚁系统(MMAS) 神经网络 煤与瓦斯突出强度 优化 预测
原文传递
应急物流的分批配送规划及蚁群优化求解 被引量：14
6
作者 徐志宇 彭嘉臻 许维胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期1-3,8,共4页
针对应急物流的特点,建立分批配送车辆路径规划(SDVRP)模型,实现三大目标:(1)未满足需求最少化;(2)总配送时间最短化;(3)各灾点失衡度最低化。以加权求和的方式转化为单一优化目标,分批配送也节约了救援路径数/车辆数。借鉴并改进最大-... 针对应急物流的特点,建立分批配送车辆路径规划(SDVRP)模型,实现三大目标:(1)未满足需求最少化;(2)总配送时间最短化;(3)各灾点失衡度最低化。以加权求和的方式转化为单一优化目标,分批配送也节约了救援路径数/车辆数。借鉴并改进最大-最小蚁群算法,设定信息素增量的上下限,避免了结果陷入局部最优。给出数值算例,验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 分批配送车辆路径规划(SDVRP) 多目标优化(MOP) 应急物流 最大-最小蚂蚁系统(MMAS)
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基于MMAS的贴片机元件贴装顺序优化
7
作者 徐丽莉 刘文杰 +1 位作者 严震宇 吴秉羲 《轻工机械》 CAS 2012年第6期40-42,共3页
贴片技术是印刷电路板生产中的重要技术,而如何提高贴片机效率则是一个热门研究问题。文章对贴片机贴装元件的过程进行了数学建模,并应用最大-最小蚂蚁系统算法对贴装的顺序进行分析优化,结果表明,该算法大大缩短了元件贴片时间,从而提... 贴片技术是印刷电路板生产中的重要技术,而如何提高贴片机效率则是一个热门研究问题。文章对贴片机贴装元件的过程进行了数学建模,并应用最大-最小蚂蚁系统算法对贴装的顺序进行分析优化,结果表明,该算法大大缩短了元件贴片时间,从而提高了贴片机的工作效率。 展开更多
关键词 贴片机 表面贴装技术 最大-最小蚂蚁系统 顺序优化
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一种估算锂电池SOC的新型方法 被引量：7
8
作者 邝利丹 邓清勇 李哲涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期249-252,共4页
SOC(荷电状态)的预测和估算是锂电池管理系统中的一个重要部分。根据GAAA算法充分利用了遗传算法和蚁群算法各自的优势,提出一种GAAA算法优化BP神经网络的SOC估算方法。使用MATLAB进行编程,将锂电池的实时工作电流、电压、温度、健康度... SOC(荷电状态)的预测和估算是锂电池管理系统中的一个重要部分。根据GAAA算法充分利用了遗传算法和蚁群算法各自的优势,提出一种GAAA算法优化BP神经网络的SOC估算方法。使用MATLAB进行编程,将锂电池的实时工作电流、电压、温度、健康度、安时积分值作为输入,实现对SOC的估算。实验结果表明,该算法在估算精确度和运算速度上都优于传统的BP神经网络和基于遗传算法的BP神经网络。 展开更多
关键词 锂电池 电池管理系统 荷电状态 遗传-蚂蚁算法(GAAA) 反向传播(bp)神经网络
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求解车辆路径问题的改进MMAS算法 被引量：5
9
作者 谢骊玲 宋彦斌 +1 位作者 杨坦 骆其伦 《计算机技术与发展》 2016年第3期27-30,35,共5页
最大-最小蚂蚁系统(MMAS)只在最优解对应的路径上更新信息素,有效地利用了最优解,但容易导致搜索过早停滞。文中分析了MMAS在求解车辆路径问题(VRP)时的表现,针对其容易陷入局部最优解、全局搜索能力差、后期收敛速度慢等不足提出改进,... 最大-最小蚂蚁系统(MMAS)只在最优解对应的路径上更新信息素,有效地利用了最优解,但容易导致搜索过早停滞。文中分析了MMAS在求解车辆路径问题(VRP)时的表现,针对其容易陷入局部最优解、全局搜索能力差、后期收敛速度慢等不足提出改进,给出一种新的信息素更新策略,动态改变挥发系数的数值,并在较优的几条路线上进行信息素更新,从而在加速算法收敛的同时提高全局搜索能力,避免过早停滞。VRP仿真实验结果表明,改进后的算法稳定性好,收敛速度比原始MMAS算法有明显的提高。 展开更多
关键词 车辆路径问题 优化算法 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统 信息素更新
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基于MMAS算法的瓦斯突出预测方法研究
10
作者 魏鹏飞 《电气防爆》 2014年第2期4-7,共4页
针对煤与瓦斯突出的准确预测与控制,提出了一种基于最大最小蚂蚁系统与BP神经网络相结合的煤与瓦斯突出预测方法,将最大最小蚂蚁系统的全局优化与BP神经网络算法的自适应求解相结合,以煤与瓦斯突出影响因素作为输入量,并寻找最优初始解... 针对煤与瓦斯突出的准确预测与控制,提出了一种基于最大最小蚂蚁系统与BP神经网络相结合的煤与瓦斯突出预测方法,将最大最小蚂蚁系统的全局优化与BP神经网络算法的自适应求解相结合,以煤与瓦斯突出影响因素作为输入量,并寻找最优初始解,减少了在煤与瓦斯预测过程中收敛时间。实验结果表明,该检测方法具有较高的准确性和可行性。 展开更多
关键词 瓦斯突出 最大最小蚂蚁系统 bp神经网络
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