检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统及其自动化学报 2016年第12期28卷 70-76页

作者：万晓凤胡伟余运俊胡海林南昌大学信息工程学院南昌330031

在局部阴影条件下光伏阵列的功率输出曲线呈现多峰特性,这时常规算法将不能跟踪到阵列的全局最大功率点。因此,本文提出一种基于蚁群算法跟踪全局最大功率点的方法,算法利用蚂蚁爬行十进制数的每位来生成系统的给定电压,根据实测功率值... 详细信息

在局部阴影条件下光伏阵列的功率输出曲线呈现多峰特性,这时常规算法将不能跟踪到阵列的全局最大功率点。因此,本文提出一种基于蚁群算法跟踪全局最大功率点的方法,算法利用蚂蚁爬行十进制数的每位来生成系统的给定电压,根据实测功率值来调整路径的信息素,使蚂蚁逐渐集中在最优的给定电压路径附近,最终实现光伏阵列的全局最大功率点跟踪。通过Simulink搭建光伏阵列仿真模型,结果表明,在环境发生变化时,蚁群算法可以快速准确地跟踪到具有多峰输出特性的光伏阵列的全局最大功率点,提高了光伏阵列在复杂环境下的输出功率。

关键词：光伏阵列多峰特性蚁群优化算法最大功率点跟踪

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基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

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传感器与微系统 2012年第9期31卷 36-38页

作者：尚兴宏钱焕延高德民南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率... 详细信息

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。

关键词：无线传感器网络网络路由蚁群优化算法

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基于蚁群优化算法的云数据库动态路径规划

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计算机科学 2010年第5期37卷 143-145,213页

作者：史恒亮白光一唐振民刘传领南京理工大学计算机学院南京210094 河南科技大学电信学院洛阳471003 方舟信息技术有限公司苏州215021

云计算是下一代计算网络模型的发展趋势。云中的存储资源如何快速地路由,更是研究的难点。蚁群算法是基于群体的仿生优化算法,具有智能搜索、全局优化、鲁棒性、分布式计算和容易与其他算法相结合等优点。根据这两种事物的特点,提出了... 详细信息

云计算是下一代计算网络模型的发展趋势。云中的存储资源如何快速地路由,更是研究的难点。蚁群算法是基于群体的仿生优化算法,具有智能搜索、全局优化、鲁棒性、分布式计算和容易与其他算法相结合等优点。根据这两种事物的特点,提出了合理的结合算法,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,减少云数据库数路由的动态负荷,从而很大程度上提高云计算的效率。

关键词：蚁群优化算法云计算云数据库动态路径规划

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基于转角约束的改进蚁群优化算法路径规划

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计算机应用 2021年第9期41卷 2560-2568页

作者：李开荣刘爽胡倩倩唐亦媛扬州大学信息工程学院江苏扬州225127

针对传统蚁群优化(ACO)算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法。首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A算法的估... 详细信息

针对传统蚁群优化(ACO)算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法。首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A算法的估价函数和转弯角度因子,以便在下一步选择路径长度和转角次数综合最优的节点;最后,在信息素更新部分引入狼群算法的分配原则,来加强优质种群的影响力,同时借鉴最大最小蚁群(MMAS)算法进行信息素浓度的限制,从而避免算法陷入局部最优。Matlab仿真结果表明,改进算法与传统ACO算法相比,规划出的路径长度缩短了13.7%,转弯次数减小了64.3%,累计转弯角度减少了76.7%。实验结果表明,所提改进算法能有效解决全局路径规划问题,避免了移动机器人过多的能耗损失。

关键词：移动机器人路径规划蚁群优化算法转角约束狼群分配原则

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动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法

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微电子学与计算机 2019年第7期36卷 36-42页

作者：张海南游晓明刘升上海工程技术大学电子电气工程学院

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... 详细信息

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.

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蚁群优化算法

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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

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海洋工程 2019年第3期37卷 86-94页

作者：史先鹏解方宇张波涛杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018 国家深海基地管理中心科技处山东青岛266237

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... 详细信息

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。

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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基于改进蚁群优化算法的自动驾驶多车协同运动规划

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计算机工程 2022年第11期48卷 299-305,313页

作者：宋佳艳苏圣超上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

当前面向多辆自动驾驶汽车的协同运动规划方法能有效保证运行车辆与障碍物及其他车辆之间避免发生碰撞并保持安全距离,但车辆间的在线协同与规划能力仍有待提升。为实现多辆自动驾驶汽车在运动过程中的协同控制,提出一种基于改进蚁群优... 详细信息

当前面向多辆自动驾驶汽车的协同运动规划方法能有效保证运行车辆与障碍物及其他车辆之间避免发生碰撞并保持安全距离,但车辆间的在线协同与规划能力仍有待提升。为实现多辆自动驾驶汽车在运动过程中的协同控制,提出一种基于改进蚁群优化算法的多车在线协同规划方法。以空间协同与轨迹代价为优化目标,构造多目标优化函数,确保了多车行驶过程中的协同安全性与轨迹平滑性。将多目标优化函数引入蚁群优化算法的信息素更新过程中,根据自动驾驶车辆数量产生多个种群,使得种群之间相互独立的同时为每辆自动驾驶汽车规划可行路线。最终对蚁群优化算法中的挥发因子进行自适应调整,提升了算法全局搜索能力及收敛速度。实验结果表明,该方法能使多辆自动驾驶汽车在运动过程中保持协同控制并规划出无碰撞路线,相比于基于人工势场和模型预测的协同驾驶方法在复杂道路场景下车辆间的协同效果更好且适应性更强。

关键词：自动驾驶运动规划协同控制多目标优化蚁群优化算法

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基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第S2期41卷 57-62页

作者：孟凡超张海洲初佃辉哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选... 详细信息

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率.

关键词：云计算虚拟机放置负载均衡蚁群优化算法云计算仿真器

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基于蚁群优化算法的碎纸拼接

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计算机工程与科学 2011年第7期33卷 67-73页

作者：何鹏飞周宗潭胡德文 91701部队国防科学技术大学机电工程与自动化学院

对于碎纸拼接问题,找到一个全局一致的最终解决方案是非常关键的。本文提出了一种基于蚁群优化算法(ACO)的全局拼接方法。首先运用基于ψ-s分析的局部匹配方法进行局部拼接,然后利用局部拼接产生的候选匹配对构建搜索图、信息素与节点... 详细信息

对于碎纸拼接问题,找到一个全局一致的最终解决方案是非常关键的。本文提出了一种基于蚁群优化算法(ACO)的全局拼接方法。首先运用基于ψ-s分析的局部匹配方法进行局部拼接,然后利用局部拼接产生的候选匹配对构建搜索图、信息素与节点相关联。在迭代过程中,利用候选匹配对之间的矛盾和由蚁群构建的全局拼接路径更新信息素:对于在迄今最优路径上的候选匹配对,人工蚂蚁释放信息素;而位于构建失败的路径上的候选匹配对的信息素以一定比例蒸发。候选匹配对的信息素最终向一定方向收敛。最后,根据信息素来筛选候选匹配对。实验证明了这种方法的有效性。

关键词：碎纸拼接蚁群优化算法信息素更新

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基于MapReduce的蚁群优化算法实现方法

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计算机科学 2014年第7期41卷 261-265页

作者：王诏远李天瑞易修文西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 四川省云计算与智能技术高校重点实验室成都610031

探讨了蚁群算法的几种并行方式与适用场景以及结合云计算编程框架MapReduce的可行性,并将局部搜索类蚁群优化算法抽象为几个组件,分别与MapReduce框架的几个接口对应实现,从而为该类蚁群优化算法在MapReduce框架下实现并行化提供了一种... 详细信息

探讨了蚁群算法的几种并行方式与适用场景以及结合云计算编程框架MapReduce的可行性,并将局部搜索类蚁群优化算法抽象为几个组件,分别与MapReduce框架的几个接口对应实现,从而为该类蚁群优化算法在MapReduce框架下实现并行化提供了一种灵活、扩展性好的解决方案。最后通过旅行商问题的仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：蚁群优化算法 MapReduce Hadoop 旅行商问题

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