期刊文献+
共找到527篇文章
< 1 2 27 >
每页显示 20 50 100
基于混合群智能算法优化的NOX排放KELM模型设计 预览
1
作者 高学伟 付忠广 +2 位作者 谢鲁冰 王圣毫 王树成 《自动化仪表》 CAS 2019年第8期32-37,共6页
燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能... 燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能算法优化的核极限学习机NO X 排放动态预测模型。首先,对选择性催化还原(SCR)脱硝反应系统进行理论分析和实际运行研究,研究了采用核函数代替极限学习机中隐含层节点的显式映射的方法,从而无需事先给定隐含层节点数。然后,采用混合蚁群和粒子群优化的混合智能算法,对核极限学习机的学习参数进行优化。最后,以某电站锅炉脱硝系统为例,利用提出的方法进行验证,得到较高的建模精度。该研究为下一步脱硝系统控制优化打下良好基础。 展开更多
关键词 NOX排放 选择性催化还原 极限学习机 核函数 优化算法 粒子优化算法 数据建模 动态模型
在线阅读 下载PDF
基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测 预览
2
作者 涂伟平 李春祥 《上海大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期347-356,共10页
利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化... 利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景. 展开更多
关键词 风压预测 最小二乘支持向量机 智能算法 优化算法 粒子优化算法
在线阅读 下载PDF
基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究 预览 被引量:2
3
作者 窦浩铭 胡静 +1 位作者 陈思光 吴蒙 《南京邮电大学学报:自然科学版》 北大核心 2019年第1期52-61,共10页
针对传统负载均衡方法无法有效地获取网络设备中的统计数据或所考虑的负载均衡影响因素过于单一,从而导致效率低、灵活性差等问题,文中提出了联合考虑路径层面以及服务器层面的联合路径-服务器蚁群优化(JPSACO)算法,该算法额外增加对服... 针对传统负载均衡方法无法有效地获取网络设备中的统计数据或所考虑的负载均衡影响因素过于单一,从而导致效率低、灵活性差等问题,文中提出了联合考虑路径层面以及服务器层面的联合路径-服务器蚁群优化(JPSACO)算法,该算法额外增加对服务器层面的考量,自定义性能指标服务器繁忙程度(Server Busy Degree,SBD)以对服务器的实时状态进行量化表示,进而选定实时最优服务器;对路径层面的考量,利用元启发式的算法框架—蚁群算法,依据路径中每段链路的实时可用带宽,进而确定指向已选定服务器的最佳路径。最后,基于ODL(OpenDayLight)控制器在Mininet平台上对所提出的算法进行仿真。仿真结果表明,与最短路径优先(Shortest Path First,SPF)随机算法相比,文中提出的JPSACO算法拥有更好的服务质量(QoS)表现,即取得更大的吞吐量及更小的丢包率,表现出对网络资源优秀的管理及利用效果。 展开更多
关键词 软件定义网络 优化算法 联合路径-服务器 负载均衡
在线阅读 下载PDF
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
4
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 优化算法 DIJKSTRA算法 最优路径 算法效率 局部最优 信息素
在线阅读 下载PDF
动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法
5
作者 张海南 游晓明 刘升 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第7期36-42,共7页
针对蚁群算法收敛速度较慢与易陷入局部最优的问题,提出了动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法.该算法重点引入调度策略,随迭代时期的变化,通过反馈系数将路径信息实时反馈给调度算子,引导蚂蚁动态选择路径,在广阔的空间中充分探... 针对蚁群算法收敛速度较慢与易陷入局部最优的问题,提出了动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法.该算法重点引入调度策略,随迭代时期的变化,通过反馈系数将路径信息实时反馈给调度算子,引导蚂蚁动态选择路径,在广阔的空间中充分探索最优解,避免蚁群陷入局部最优.另将蚁群分为双子群竞争搜索最优解,并给予不同的激励,从而平衡算法的多样性与收敛速度.通过14个经典旅行商问题(Traveling Salesman Problem)实例进行验证,该算法能以较少的迭代次数取得最优解或接近最优解,表明算法的有效性及其优越性. 展开更多
关键词 动态调度策略 竞争机制 反馈系数 调度算子 激励函数 优化算法
基于改进局部二值模式算子与蚁群优化的图像边缘提取算法 预览
6
作者 刘晓妍 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第7期69-76,共8页
设计了一种改进LBP耦合蚁群优化的图像边缘提取方案.首先,为了降低对噪声的敏感度,通过一个大小为3*3窗口的均值滤波对输入图像进行处理;其次,在LBP中嵌入一个平滑函数S,构建了一种改进的LBP模型;然后,计算图像的改进LBP值与其权重,通... 设计了一种改进LBP耦合蚁群优化的图像边缘提取方案.首先,为了降低对噪声的敏感度,通过一个大小为3*3窗口的均值滤波对输入图像进行处理;其次,在LBP中嵌入一个平滑函数S,构建了一种改进的LBP模型;然后,计算图像的改进LBP值与其权重,通过改进LBP值与权重来体现像素间的差异程度,有效表征边缘的细微变化;最后,引入蚁群优化,通过路径优化与正负反馈求取边缘最优值,提高边缘的清晰度和细节表示.实验结果表明:相对于当前常用的边缘提取方法,本文算法提取边缘具有更高的清晰度和连续性,能减少噪音和模糊干扰,有效识别微小细节. 展开更多
关键词 图像边缘提取 LBP算子 均值滤波 优化算法 平滑函数 改进的LBP算子
在线阅读 免费下载
基于NS-2平台的蚁群优化路由算法的实验仿真 预览
7
作者 李勇 吴丽华 《曲靖师范学院学报》 2019年第3期28-32,共5页
针对日益复杂的网络规模、已有的路由选择算法不能很好地为分组转发选择最佳路径问题,提出基于蚁群优化的路由算法(ACO-RA).首先,在NS-2平台上设计虚拟网络环境,随机初始化设置每条链路之间的通信带宽和距离,并以链路带宽作为蚁群搜索... 针对日益复杂的网络规模、已有的路由选择算法不能很好地为分组转发选择最佳路径问题,提出基于蚁群优化的路由算法(ACO-RA).首先,在NS-2平台上设计虚拟网络环境,随机初始化设置每条链路之间的通信带宽和距离,并以链路带宽作为蚁群搜索路径上的信息素.然后根据蚁群优化算法的路径选择机制动态地为分组转发寻找最佳路径.最后,采用otcl语言编程进行实验仿真,以网络分组转发时的寻径收敛时间、最佳路径长度为性能指标,对比分析了使用ACO-RA,D-V,SPF算法进行网络分组路径选择的优劣,证明了ACO-RA算法的优势. 展开更多
关键词 优化算法 路由算法 分组转发 D-V算法 SPF算法
在线阅读 免费下载
基于ACO和K-means算法相结合的生菜叶片图像分割方法 预览
8
作者 陈浩 裴瑞杰 汪鑫 《现代计算机》 2019年第21期45-49,共5页
针对农作物图像背景复杂,易受光照、天气等因素的影响,根据ACO算法和K-means算法的特点,提出一种基于ACO和K-means算法的图像分割方法。通过K-means算法快速对蚁群进行分类,然后由分类结果更新信息素,直到其他蚂蚁选择更好的路径,最终... 针对农作物图像背景复杂,易受光照、天气等因素的影响,根据ACO算法和K-means算法的特点,提出一种基于ACO和K-means算法的图像分割方法。通过K-means算法快速对蚁群进行分类,然后由分类结果更新信息素,直到其他蚂蚁选择更好的路径,最终寻找到最优解。以生菜叶片为对象,实验结果表明所提出的KACO算法相比于Kmeans算法以及ACO算法,该算法分割效果较好,程序运行时间短、算法求解精度高,具有较好的实时性。 展开更多
关键词 生菜叶片 图像分割 优化算法 K-MEANS算法
在线阅读 免费下载
云计算下的蚁群优化算法资源调度研究 预览
9
作者 杨爱华 《通化师范学院学报》 2019年第8期1-5,共5页
针对云计算时代节点规模大、单个节点资源配置效率低等问题,基于Map/Reduce框架上提出利用蚁群优化算法对资源调度进行优化的算法,即:ACO1和ACO2,并在上述策略中引入双向蚂蚁机制.采用仿真实验检验所用算法有效性,实验结果证实,这两个... 针对云计算时代节点规模大、单个节点资源配置效率低等问题,基于Map/Reduce框架上提出利用蚁群优化算法对资源调度进行优化的算法,即:ACO1和ACO2,并在上述策略中引入双向蚂蚁机制.采用仿真实验检验所用算法有效性,实验结果证实,这两个使用双向蚂蚁机制的资源调度策略执行找寻任务所用时间更少,促使用户可以迅速获得虚拟机,确保用户开展作业可以按时完成。 展开更多
关键词 优化算法 云计算 资源调度策略
在线阅读 下载PDF
基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测 预览
10
作者 杨静 李英娜 +1 位作者 赵振刚 李川 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第9期108-111,共4页
针对输电线路覆冰问题,提出一种基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测模型。以云南昭通某110 kV输电线路覆冰厚度监测数据为基础,首先求取覆冰时间序列最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数,对覆冰厚度进行非线性的动力学分析,确定序列具... 针对输电线路覆冰问题,提出一种基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测模型。以云南昭通某110 kV输电线路覆冰厚度监测数据为基础,首先求取覆冰时间序列最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数,对覆冰厚度进行非线性的动力学分析,确定序列具有混沌特性;其次由C-C法对系统进行相空间重构,找出数据变化的局部规律性;最后采用小波神经网络对相空间轨迹进行预测,并通过蚁群算法优化预测模型参数。实验表明:模型具有良好预测能力,对抗冰工作具有实际指导意义。 展开更多
关键词 输电线路 混沌特性 相空间重构 优化算法 小波神经网络
在线阅读 下载PDF
基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法 预览
11
作者 姜道银 葛洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期153-159,186共8页
连续域蚁群优化算法(ACOR)在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法(ICACO)。ICACO算法在对解的更新过程... 连续域蚁群优化算法(ACOR)在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法(ICACO)。ICACO算法在对解的更新过程中选取一部分较优解利用信息交流策略进行处理得到候选解,并采用贪婪方式接受能够改善解的质量的候选解。通过标准测试函数对所提算法进行测试,实验结果表明ICACO算法能够有效地提高ACOR算法寻优结果的精度并加快收敛速度。该算法与相关改进的连续域蚁群算法及其他智能优化算法相比全局搜索能力更高,效果更好。 展开更多
关键词 优化算法 信息交流策略 全局搜索
在线阅读 下载PDF
基于蚁群算法的边缘检测技术组合优化 预览
12
作者 詹宝容 骆金维 +1 位作者 黄炜杰 李杏清 《电子设计工程》 2019年第23期27-31,38,共6页
针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值... 针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值等操作进行组合优化。实验结果表明与现有文献的算法相比,改进后的算法在运算速度上提升2.81%,检测效果上提升12.24%。 展开更多
关键词 优化算法 CANNY算法 边缘检测 扰动因子 动态阈值
在线阅读 下载PDF
求解MDVRP问题的混合蚊子追踪算法 预览
13
作者 杨期江 汤雅连 +4 位作者 滕宪斌 罗楚江 张志斌 毕齐林 魏安 《东莞理工学院学报》 2019年第3期1-6,45共7页
针对现实生活中应用广泛的多车场车辆路径优化问题,建立相应的数学模型。根据"就近原则"将MDVRP问题分解为VRP问题,再根据约束条件的限制将VRP分解为TSP问题,提出一种蚊子追踪算法对TSP求解,详细介绍了蚊子追踪算法的理论基... 针对现实生活中应用广泛的多车场车辆路径优化问题,建立相应的数学模型。根据"就近原则"将MDVRP问题分解为VRP问题,再根据约束条件的限制将VRP分解为TSP问题,提出一种蚊子追踪算法对TSP求解,详细介绍了蚊子追踪算法的理论基础和求解模型。仿真结果表明,该算法是有效可行的,并优于遗传算法、禁忌搜索和蚁群算法,且证明了该算法对求解这类NP完全问题有一定的指导意义。 展开更多
关键词 多车场 车辆路径优化问题 蚊子追踪算法 优化算法 遗传算法
在线阅读 下载PDF
蚁群优化算法的Docker集群调度策略 预览
14
作者 李东光 刘智平 姜雨菲 《西安工业大学学报》 CAS 2019年第3期330-335,共6页
针对轻量级虚拟化技术Docker集群调度策略DockerSwarm无法很好实现负载均衡且不能很好发挥集群的整体性能问题,提出利用蚁群优化算法对其调度进行改进,通过搭建容器集群进行任务调度分配资源,分别对Swarm原生的调度策略和文中提出的改... 针对轻量级虚拟化技术Docker集群调度策略DockerSwarm无法很好实现负载均衡且不能很好发挥集群的整体性能问题,提出利用蚁群优化算法对其调度进行改进,通过搭建容器集群进行任务调度分配资源,分别对Swarm原生的调度策略和文中提出的改进算法进行对比实验。实验结果表明,在相同配置下,蚁群优化算法相比Docker原始调度策略集群压力测试QPS性能大约提升20%,同时该算法使得集群中各个节点的资源利用更加均衡,具有了更快的服务响应速度。 展开更多
关键词 容器技术 调度策略 DockerSwarm集 优化算法
在线阅读 下载PDF
基于拥挤度的改进蚁群算法 预览
15
作者 高健 顾垚江 《测控技术》 2019年第3期11-15,25共6页
针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟... 针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。 展开更多
关键词 智能算法 优化算法 动态信息素更新 拥挤度
在线阅读 免费下载
基于蚁群优化算法的光纤通信网络路由机制研究
16
作者 李俐 何元飞 《激光杂志》 北大核心 2019年第7期96-99,共4页
光纤通信网络路由性能与许多因素密切相关,当前光纤通信网络路由机制存在数据丢包率高、数据传输错误大等缺陷,为了获得更加理想的光纤通信网络路由效果,设计了基于蚁群优化算法的光纤通信网络路由机制。首先对当前光纤通信网络路由机... 光纤通信网络路由性能与许多因素密切相关,当前光纤通信网络路由机制存在数据丢包率高、数据传输错误大等缺陷,为了获得更加理想的光纤通信网络路由效果,设计了基于蚁群优化算法的光纤通信网络路由机制。首先对当前光纤通信网络路由机制研究现状进行分析,指出引起光纤通信网络路由效果差的原因,然后建立光纤通信网络路由的数学模型,引入蚁群优化算法找到光纤通信网络路由最优方案,最后与其它光纤通信网络路由机制进行仿真对比测试,本文方法的光纤通信网络路由效果更优,数据传输误差更小,提高了光纤通信网络数据传输的成功率,而且光纤通信网络数据传输效率得到了明显改善,实验结果验证了本文光纤通信网络路由机制的有效性和优越性。 展开更多
关键词 光纤通信网络 路由机制 优化算法 数学模型 丢包率
基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化算法 预览 被引量:1
17
作者 薛文艳 赵江 +1 位作者 郝崇清 刘慧贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期163-172,共10页
针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化(ACONhh)算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验,较快引导蚁群探索最优路径;分层化选择可行节点... 针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化(ACONhh)算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验,较快引导蚁群探索最优路径;分层化选择可行节点,加快算法初期收敛速度;设置挥发因子呈类抛物线变化以及调整信息素更新机制,改善路径全局的随机搜索特性。通过严格的数学方式证明了ACONhh算法具有收敛性。仿真和实验结果表明,该算法的收敛速度以及全局搜索性能显著优于目前流行的ACO、ACOhh和ACOihh算法。 展开更多
关键词 自动导引小车 路径规划 优化算法 信息素负反馈 分层化选择
在线阅读 下载PDF
轻量级Web3D地铁火灾逃生在线规划关键技术
18
作者 艾子豪 胡永豪 +5 位作者 闫丰亭 张惠娟 王冬青 青胜蓝 朱合华 贾金原 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期405-421,共17页
基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将... 基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将非常缓慢甚至无法运行.为解决此问题,本文针对轻量级Web3D地铁火灾逃生路径在线规划平台实时在线关键技术进行了研究.首先,针对大规模地铁站BIM静态场景数据,通过语义和体素化成分检验的轻量化方法对其进行了轻量化处理.同时,针对大规模虚拟化身的在线渲染,基于数据拆分并灵活组合思想,通过对虚拟化身的几何体信息和虚拟化身的动画数据进行数据管理,实现了大规模虚拟化身在线渲染的轻量化处理,进而实现了轻量级人群可视化;其次,针对动态烟气数据,提出了基于烟气冗余消除和归一化的轻量化处理方法,并基于精灵纹理粒子系统构建了轻量级烟气场景,实现了轻量级烟气可视化;最后,基于上述一系列轻量化处理的Web3D地铁场景中的逃生路径规划问题研究,本文提出了基于虚拟足迹聚类的蚁群优化算法eAACO (evacuation based on adaptive ant colony optimization),该算法通过VR设备获取真实人群逃生路径,实现对路径数据筛选和聚类以形成骨干路径,并与蚁群算法(ACO,ant colony optimization)相结合,设计了逃生路径规划的最优方案.实验表明,上述关键技术的实现较好解决了大规模地铁站火灾逃生路径规划Web3D模拟平台的实时在线处理问题. 展开更多
关键词 WEB3D 地铁站BIM 轻量级烟气可视化 轻量级人可视化 虚拟足迹聚类 火灾逃生路径规划 优化算法
基于蚁群优化算法的无人船艇航线自动生成及路径规划 预览 被引量:1
19
作者 张海妮 《舰船电子工程》 2019年第3期46-49,97共5页
随着船舶智能化的不断发展,无人船艇逐渐被应用于扫海作业,其航线自动生成技术和路径规划研究具有十分重要的意义。通过介绍蚁群优化算法与标准A星算法,设计无人船航线自动生成框架和基于蚁群优化算法的最佳路径捜索流程,分析了航线的... 随着船舶智能化的不断发展,无人船艇逐渐被应用于扫海作业,其航线自动生成技术和路径规划研究具有十分重要的意义。通过介绍蚁群优化算法与标准A星算法,设计无人船航线自动生成框架和基于蚁群优化算法的最佳路径捜索流程,分析了航线的自动生成与考虑回转性能、风浪阻力和气动阻力和海流影响的路径规划,基于蚁群优化算法的最佳路径捜索流程自动生成的航线,能够符合航线设计要求;回转性能改进算法对真实海图上进行路径规划,回转次数和路径长度优化效果明显;不同的气动阻力连接权值对路径规划结果影响极大,CFD方法得到的参数准确无误,能够用于无人船气动阻力权值分析;考虑风浪增阻、气动阻力和回转性能影响的路径规划合理,基本实现顺风航行。 展开更多
关键词 优化算法 无人船 航线自动生成 路径规划
在线阅读 下载PDF
人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用 预览
20
作者 徐英 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第10期28-30,共3页
轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划... 轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。 展开更多
关键词 船舶航行 轨迹规划 优化算法 规划路径 验证性测试
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 27 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈