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针对栅格法环境模型下PSO算法的结果是一组离散的粒子,需要通过某种准则把离散的粒子变换为连续路径的问题,提出了一
种利用人工势场法把PSO规划的结果自行变换成连续路径的新方法。为了避免人工势场使机器人在障碍物附近产生震荡,采用均值滤
波的方法,规划出一条平滑最优路径。仿真结果表明:该算法能比较容易地得到最优路径,有效地避免路径的震荡现象,同时也可
以在变化的环境中寻找一条路径。 相似文献
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实际作业车间调度中多目标的动态优化更符合生产的需求。利用多目标优化问题的Pareto解集思想构建最大完工时间最小以及总拖期时间最小的数学模型,以事件驱动作为动态调度策略实现作业车间的动态调度。采用多目标蚁群算法优化启发式算法,并对算法的转移概率及全局信息素更新进行改进,加快算法的搜索收敛速度同时避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进后的算法能实现Pareto前沿较好的均匀性与分布性,对双目标调度以及单个目标独自调度时的甘特图对比,表明双目标优化算法能更好地平衡各个目标的解。最后对急件插入以及机器故障两种动态事件进行仿真,验证了改进蚁群算法在实际动态调度中有较好的实现。 相似文献
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将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。 相似文献
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传统的人工蜂群算法是在一种较理想的环境中进行的,不会考虑风的阻力、长时间飞行找不到蜜源使体力下降等现实因素。本文提出了基于花香浓度的人工蜂群算法——FABC算法,在传统的人工蜂群算法中加入了步长和视野范围两个因素提升求解精度,并在侦查蜂阶段提出了花香浓度机制避免陷入局部最优,提高收敛速度。为了验证FABC算法的有效性,采用4个经典测试函数对FABC算法进行了仿真实验,并将实验结果与传统人工蜂群算法以及其他改进人工蜂群算法进行对比。最后将FABC算法应用到机器人路径规划仿真实验中,实验结果证明FABC算法能够有效地解决机器人路径规划问题。 相似文献
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为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。 相似文献
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将蚁群系统(Ant Colony System,ACS)纳入文化算法框架,提出了一种新的高效文化蚁群优化算法(Cultural Ant Colony System,CACS)。该计算模型包含基于蚁群系统的群体空间和基于当前最优解的信仰空间,两空间具有各自群体并独立并行演化。群体空间定期将最优解贡献给信仰空间,信仰空间采用随机2OPT交换操作,对最优解进行变异优化;经演化后的解个体用来对群体空间全局信息素更新,帮助指导群体空间的进化过程,从而达到提高种群的多样性、防止早熟、降低计算代价的目的。针对典型的旅行商问题(TSP)进行对比实验, 验证了所提出的算法在速度和精度方面优于传统的蚁群系统。 相似文献
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提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。 相似文献
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首先介绍聚类分析和蚁群算法的内涵,然后提出基于综合评判的蚁群聚类分析方法,该方法依据蚂蚁觅食寻路的聚类特性,将数据对象看作蚂蚁,相应的聚类中心看作食物源,利用综合评判值作为转移概率来确定数据对象的归属.聚类分析试验结果表明该聚类方法合理、有效、可靠. 相似文献
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针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。 相似文献
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提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。 相似文献
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应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。 相似文献