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为害葡萄的金龟子类害虫信息素及其在防控技术中的应用 预览
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作者 张薇 马罡 +1 位作者 张博 马春森 《山西果树》 2019年第1期11-16,共6页
许多种类金龟子的为害严重影响了葡萄的品质和产量。不同生态域葡萄园,金龟子发生种类,为害时期不尽相同,为害状也不同。从生态环境和食品安全出发,需要寻找一种高效稳定的绿色防控技术。信息素防控技术克服了传统农药防控和灯光诱杀的... 许多种类金龟子的为害严重影响了葡萄的品质和产量。不同生态域葡萄园,金龟子发生种类,为害时期不尽相同,为害状也不同。从生态环境和食品安全出发,需要寻找一种高效稳定的绿色防控技术。信息素防控技术克服了传统农药防控和灯光诱杀的局限,具有无毒、专一性强、引诱性强、不伤天敌等优点,所以国际上对这项技术的研究和开发都很重视。文章综述了为害葡萄的金龟子主要种类和为害特点、金龟子信息素的种类和成分,金龟子信息素防控技术,并对金龟子信息素防控技术将来的研究方向提出建议。 展开更多
关键词 葡萄 金龟子 信息素 引诱剂 防控
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面向医学图像分割的蚁群密度峰值聚类 预览
2
作者 朱红 何瀚志 +2 位作者 方谦昊 代岳 姜代红 《南京师大学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期1-8,共8页
在医学图像分割研究中,针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC),依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出了一种结合蚁群算法选取密度峰值聚类最优参数的医学图像分割方法.该... 在医学图像分割研究中,针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC),依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出了一种结合蚁群算法选取密度峰值聚类最优参数的医学图像分割方法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,使用图像熵计算信息素来指导蚁群的搜索路径;再使用变量量化表示聚类中心个数,蚁群通过迭代选择最优截断距离dc和聚类中心,实现了DPC算法的自适应分割并得到了较好的分割效果.仿真实验分析证明了算法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 医学图像分割 密度峰值 聚类中心 蚁群算法 信息素
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一种赤拟谷盗聚集信息素的不对称全合成方法 预览
3
作者 石建敏 魏亮 +3 位作者 刘璐 唐萌 白红进 杜振亭 《合成化学》 CAS 北大核心 2019年第4期253-262,共10页
基于手性Evans模板诱导,利用Julia-Kocienski烯烃化和Mitsunobu等反应构建C—C骨架,通过C5+C2+C4策略实现了(4 S ,8 S )-4,8-二甲基癸醛和(4 R ,8 S )-4,8-二甲基癸醛的高效合成,收率分别达到21.5%和 20.3 %,其结构经^1H NMR,^13C NMR和... 基于手性Evans模板诱导,利用Julia-Kocienski烯烃化和Mitsunobu等反应构建C—C骨架,通过C5+C2+C4策略实现了(4 S ,8 S )-4,8-二甲基癸醛和(4 R ,8 S )-4,8-二甲基癸醛的高效合成,收率分别达到21.5%和 20.3 %,其结构经^1H NMR,^13C NMR和MS(ESI)确证。 展开更多
关键词 Evans模板 Julia-Kocienski反应 MITSUNOBU反应 赤拟谷盗 信息素 不对称全合成
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基于蚁群算法的机器人能量管理策略 预览
4
作者 康靖 封硕 +1 位作者 谢廷船 李建良 《南方农机》 2019年第19期32-33,共2页
当电池载有量有限的工业轮式机器人在复杂地形中工作时,需要探索并规划出一条最省能量的行走路线,本文为此提出了一种改进的蚁群算法来满足此要求。将原有单一维度的信息素根据需求进行升维处理,使其在模型中具有更加有效的表达及信号... 当电池载有量有限的工业轮式机器人在复杂地形中工作时,需要探索并规划出一条最省能量的行走路线,本文为此提出了一种改进的蚁群算法来满足此要求。将原有单一维度的信息素根据需求进行升维处理,使其在模型中具有更加有效的表达及信号传输能力。对比结果发现,改进后的蚁群算法比原始蚁群算法探索到的路径能耗更低。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 信息素 能耗 路径规划 电池载有量
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窄通道路径规划的改进人工势场蚁群算法 预览
5
作者 王秀芬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期104-107,125共5页
在全局静态环境下,提出了一种适用于窄通道环境路径规划的蚁群算法。解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优解、易于造成蚂蚁迷失等不足。一方面,在灰度矩阵上随机撒点并将障碍物内的节点随机移动,使得窄通道内节点密度提高,并以此为启发... 在全局静态环境下,提出了一种适用于窄通道环境路径规划的蚁群算法。解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优解、易于造成蚂蚁迷失等不足。一方面,在灰度矩阵上随机撒点并将障碍物内的节点随机移动,使得窄通道内节点密度提高,并以此为启发信息素,提高了无人飞行器穿过窄通道的能力,减少了蚂蚁迷失现象。另一方面,引入了无人飞行器轨迹的尖角优化策略,更好地模拟了无人飞行器的飞行特征。结果表明:新的算法所获取的最优路径具有更好的全局搜索能力,并且造成了较少数量的蚂蚁迷失。 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 窄通道环境 尖角优化策略
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一种基于改进蚁群优化算法的载人潜水器全局路径规划 预览
6
作者 史先鹏 解方宇 张波涛 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期86-94,共9页
基础蚁群优化算法在解决复杂障碍环境下的载人潜水器路径规划问题时,易过早收敛于局部最优解,信息素挥发系数的设置过于依靠经验,路径规划结果受概率影响大且不稳定。为此,提出了一种改进蚁群算法用于解决载人潜水器的全局路径规划问题... 基础蚁群优化算法在解决复杂障碍环境下的载人潜水器路径规划问题时,易过早收敛于局部最优解,信息素挥发系数的设置过于依靠经验,路径规划结果受概率影响大且不稳定。为此,提出了一种改进蚁群算法用于解决载人潜水器的全局路径规划问题。该算法提出“路径延伸块”的概念。算法前期采用动态更新信息素参数的蚁群优化算法进行简单迭代计算获得原始路径,并对原始路径进行栅格延伸以得到“路径延伸块”;后期在路径延伸块中再次使用蚁群算法或其他寻优算法(Dijkstra算法)寻找最优路径。改进的算法与基础蚁群优化算法相比,算法效率及稳定性更高,不易收敛于局部最优解,能更好地适应U型槽环境和复杂障碍环境。 展开更多
关键词 载人潜水器 路径规划 蚁群优化算法 DIJKSTRA算法 最优路径 算法效率 局部最优 信息素
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改进蚁群算法的TSP问题研究 预览
7
作者 苏晓勤 《信息与电脑》 2019年第20期42-43,共2页
蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算... 蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 TSP 信息素
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教学是一种进化而来的能力——从岩蚁“串联奔跑”说起 预览
8
作者 周加仙 李宛如 唐心怡 《教育家》 2019年第8期65-66,共2页
哈佛大学著名社会生物学家威尔森(E. O. Wilson)曾经描述过岩蚁'串联奔跑'的方式。岩蚁的头上长有两根触角,每根触角由11个触节组成,可以同时发出11种不同波长的信号,岩蚁们靠触角相互摩擦,可以在数秒钟之内交换信息。因此,它... 哈佛大学著名社会生物学家威尔森(E. O. Wilson)曾经描述过岩蚁'串联奔跑'的方式。岩蚁的头上长有两根触角,每根触角由11个触节组成,可以同时发出11种不同波长的信号,岩蚁们靠触角相互摩擦,可以在数秒钟之内交换信息。因此,它们之间拥有非常高效的交流手段,并以此自由地传递信息。传递食物源的信息是岩蚁的一项重要技能,是直接影响岩蚁生存的一项技能。 展开更多
关键词 食物源 信息素 学习者 引领者 弗兰克 目的地
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改进蚁群算法求解TSP问题研究 预览
9
作者 乔东平 裴杰 +1 位作者 李浩 文笑雨 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第10期144-149,共6页
针对基本蚁群算法存在的收敛速度慢,易停滞等不足,提出一种新的算法改进策略。对初始信息素引入距离信息,并根据蚂蚁构建的路径质量,引入正负反馈机制对各路径信息素进行自适应差异化更新,使算法在对较优路径信息充分利用的同时,也保持... 针对基本蚁群算法存在的收敛速度慢,易停滞等不足,提出一种新的算法改进策略。对初始信息素引入距离信息,并根据蚂蚁构建的路径质量,引入正负反馈机制对各路径信息素进行自适应差异化更新,使算法在对较优路径信息充分利用的同时,也保持着较好的全局搜索能力,避免了算法的过早停滞;同时对每次循环中的最优路径引入局部搜索策略,实现了对可行解的进一步优化。结合多个不同规模TSP问题的仿真实验表明了该改进算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 差异化 算法改进 局部搜索 TSP
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卫星网络中基于多QoS约束的蚁群优化路由算法 预览
10
作者 魏德宾 刘健 +1 位作者 潘成胜 邹启杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期114-120,共7页
针对蚁群算法在求解多目标优化问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出一种面向卫星网络的多约束QoS路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将链路QoS信息作为蚂蚁选择下一跳节点的重要依据,并结合排序思想与最大最小蚂... 针对蚁群算法在求解多目标优化问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出一种面向卫星网络的多约束QoS路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将链路QoS信息作为蚂蚁选择下一跳节点的重要依据,并结合排序思想与最大最小蚂蚁算法优化信息素更新规则,获取符合当前业务的最优QoS路径。实验结果表明,该算法在满足卫星网络业务多QoS需求的同时,具有良好的收敛速度和寻优能力。 展开更多
关键词 卫星网络 服务质量路由 蚁群算法 启发函数 信息素
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多启发因素改进蚁群算法的路径规划 预览
11
作者 李理 李鸿 单宁波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期219-225,250共8页
移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综... 移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综合指标分配各路径上的信息素量,指导蚂蚁向综合性能最好的路径靠近。并提出一种非均匀初始信息素方法,防止过多蚂蚁走入死路。结合改进的地图建模障碍机制,提高路径的安全性。仿真及实验结果表明,改进算法得到的规划路径在三因素综合性能上具有较大提高,且具有较好的全局搜索能力及收敛性,适当调整参数还能得到某一特性表现突出的路径,且迭代次数和计算时间均表现较优. 展开更多
关键词 蚁群算法 启发函数 路径规划 移动机器人 信息素
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柔性物流调度高空载率规避策略 预览
12
作者 郑翔 孙霞 许彤彤 《阜阳师范学院学报:自然科学版》 2019年第3期76-80,共5页
为了有效降低公路运输方面物流车空载率,采用新兴广域网NBIOT技术设计一种基于无线传感网络的物流统筹调度系统。针对公路物流运输空载率居高不下的现状,提出了利用物联网对运输过程进行监控和调度,并对整个物流调度过程做出规划。在利... 为了有效降低公路运输方面物流车空载率,采用新兴广域网NBIOT技术设计一种基于无线传感网络的物流统筹调度系统。针对公路物流运输空载率居高不下的现状,提出了利用物联网对运输过程进行监控和调度,并对整个物流调度过程做出规划。在利用蚁群算法遍历货源地的过程中,出现了算法收敛速度慢、易陷入局部最优的情况,采用粒子群算法对蚁群算法进行信息素优化。结果显示优化之后的算法有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 空载率 NBIOT 蚁群算法 粒子群算法 信息素
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基于蚁群优化和离策略学习的机器人路径规划 预览
13
作者 赵广复 方加娟 《长春师范大学学报》 2019年第4期19-23,共5页
针对传统的机器人路径规划算法具有的规划效率低的问题,本文提出一种基于蚁群优化和离策略学习的机器人路径规划算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划场景进行建模;然后,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法,该改进的蚁... 针对传统的机器人路径规划算法具有的规划效率低的问题,本文提出一种基于蚁群优化和离策略学习的机器人路径规划算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划场景进行建模;然后,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法,该改进的蚁群算法主要有两个改进:一是通过改进概率转移方法来增加探索的多样性,防止陷入局部最优;二是设计了离策略学习算法来初始化蚁群信息素并对信息素进行更新。最后,对基于离策略学习的信息素更新算法和基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法分别进行了定义和描述。在MATLAB环境下对所提的方法进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法能有效地求解机器人路径规划的最优解,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 路径规划 信息素 蚁群优化 离策略学习 机器人
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基于信息素算法的校园物联网多路传输优化
14
作者 陈智勇 刘昊 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1719-1726,共8页
针对校园物联网信息多路传输选取和优化困难的问题,提出一种基于智能优化算法的网络多路传输优化算法。该算法以标准遗传算法为基础,借鉴蚁群算法中的信息素浓度概念,通过控制个体的进化方向提升算法全局寻优能力和收敛效率,并设计和构... 针对校园物联网信息多路传输选取和优化困难的问题,提出一种基于智能优化算法的网络多路传输优化算法。该算法以标准遗传算法为基础,借鉴蚁群算法中的信息素浓度概念,通过控制个体的进化方向提升算法全局寻优能力和收敛效率,并设计和构建了符合物联网信息多路传输优化特点的评估指标数学模型,实现了基于熵权理想点法的网络多路传输综合评分,最终通过多代进化获取满足工程需求的最优网络路径。仿真结果表明:信息素遗传算法较标准遗传算法的全局寻优能力更强,收敛速度更快,为校园物联网信息多路传输优化问题提供了可行解法。 展开更多
关键词 遗传算法 信息素 物联网 路径优化
基于蚁群算法的带有时间约束旅行商问题求解 预览
15
作者 李安颖 陈群 宋荷 《自动化仪表》 CAS 2019年第4期95-98,共4页
为了实现物流行业的快速、有效配送,可以将问题转化为含时间约束的旅行商问题(TSP)。通过对物流配送环节的研究,构建了一种带有时间约束的TSP模型,并提出一种利用改进的MapReduce蚁群算法求解该模型。利用MapReduce的并行机制,对蚁群算... 为了实现物流行业的快速、有效配送,可以将问题转化为含时间约束的旅行商问题(TSP)。通过对物流配送环节的研究,构建了一种带有时间约束的TSP模型,并提出一种利用改进的MapReduce蚁群算法求解该模型。利用MapReduce的并行机制,对蚁群算法进行并行处理,使其运行在分布式环境中,增强了求解大规模问题的能力,提高了运行速度。试验证明,在用户预约了送货时间段的情况下,该方法能较好地解决数据运算规模大、算法运算时间长的问题,合理规划物流配送路径。 展开更多
关键词 MAPREDUCE 蚁群算法 物流配送 时间约束 旅行商问题 分布式处理 信息素 智能算法
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基于蚁群算法的航线自动生成方法 预览
16
作者 吴泽亮 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第14期43-45,共3页
利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显... 利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。 展开更多
关键词 航线 信息素 蚁群算法 Adadelta算法
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知识果味派
17
《小哥白尼:野生动物》 2019年第1期18-19,共2页
蚂蚁会唱歌吗?你可能已经知道了,蚂蚁主要靠信息素交流。当它们需要和同伴“说话”的时候,只需要碰碰同伴的触角,就能传递信息。不过,如果你以为蚂蚁只会这一种“说话”方式,那可就错了。
关键词 果味 知识 信息素 蚂蚁 触角
桃蛀螟信息素的合成 预览
18
作者 刘钦胜 李磊 +3 位作者 张作山 李金涛 王滢秀 江忠萍 《山东化工》 CAS 2019年第15期53-54,57共3页
本文介绍了一种使用四氢吡喃醚保护羟基,提高了中间体季膦盐收率,降低wittig氢化钠使用量,获得更高收率桃蛀螟信息素的方法。
关键词 桃蛀螟 信息素 四氢吡喃 保护基
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基于改进蚁群算法的装配序列规划研究 预览
19
作者 方喜峰 吴家家 +3 位作者 官威 李群 张攀 张胜文 《江苏科技大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第3期67-74,共8页
针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为... 针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为引导蚂蚁进行零部件选择的信息素,并在蚂蚁逐步寻优过程中加入候选零部件筛选规则、装配方向规则和装配阻碍规则等计算规则,辅助蚂蚁摒弃劣质解选择最优解,直到获得产品的整条装配序列.最后以船舶某机型柴油机气缸盖模型为例,验证了改进蚁群算法在求解复杂产品装配序列规划问题的可行性和有效性. 展开更多
关键词 装配序列规划 装配序列评价 蚁群算法 信息素
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基于组合蚁群算法优化神经网络诊断变压器潜伏性故障
20
作者 曾植 张寒 +2 位作者 杨廷方 曾祥君 曾程 《电气应用》 2019年第6期43-49,共7页
针对变压器故障诊断中BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出组合蚁群算法(Combined ACO,CACO)以优化BP神经网络的权值和阈值,加快神经网络的收敛速度并实现全局最优。该方法将带精英策略的蚂蚁系统与最大-最小蚂蚁系... 针对变压器故障诊断中BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出组合蚁群算法(Combined ACO,CACO)以优化BP神经网络的权值和阈值,加快神经网络的收敛速度并实现全局最优。该方法将带精英策略的蚂蚁系统与最大-最小蚂蚁系统进行结合,对精英蚂蚁信息素轨迹量值域范围进行区间限制,有效地解决了各信息素轨迹之间差异过大的问题,避免了局部最优和早熟收敛,提高了算法的全局搜索能力,克服了常规BP算法训练神经网络在变压器故障诊断中存在的不足。实例验证表明,CACO神经网络比BP神经网络减少了96%的迭代次数,并且在故障诊断方面,CACO神经网络的准确率达到了93.9%,远远高于BP神经网络的78.5%。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 BP神经网络 组合蚁群算法 信息素
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