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1.
针对航空发动机管路布局目前存在的问题,提出一种基于改进多目标萤火虫算法(improved multi-objective firefly algorithm,IMOFA)的航空发动机管路多目标优化布局方法.在该方法中,首先以管路长度最短、弯头数最少以及能量值最小为优化目标,建立了航空发动机管路多目标优化布局数学模型.然后,结合自适应扰动策略和精英策略,提出了一种应用于航空发动机管路多目标优化布局的改进多目标萤火虫算法,从而实现了航空发动机管路的多目标优化布局.最后,通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对航空发动机多管路布局问题,运用协同进化的思想,结合混沌人工鱼群算法,提出了基于混沌人工鱼群协同进化算法的航空发动机多管路智能布局方法.该方法将每个管路对应一个种群,一方面采用混沌人工鱼群算法使各物种在自己的种群中进行独立进化,另一方面采用合作型协同进化方法对由选取的代表构成的系统模型进行进化以使多管路布局达到全局最优.该算法不仅避免了在管路增多情况下的组合爆炸现象,而且不用考虑布局顺序从整体上优化管路布局. 相似文献
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为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制中引入势场作用,进而得到了一种改进人工蜂群的(improved artificial bee colony,IABC)算法。将IABC算法应用于路径规划,并利用Taguchi正交试验选取实验参数值与目标函数参数值进行基于ABC算法与IABC算法的路径规划对比实验,实验结果表明,IABC算法规划出的路径质量较佳,能够提升规划效率。 相似文献
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《华东理工大学学报(自然科学版)》2016,(3)
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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《聊城大学学报(自然科学版)》2017,(3):83-87
近年来,各种智能优化算法得到了广泛推广和应用,人工蜂群优化作为其中的一种典型算法被成功应用到工业界和制造业,譬如求解钢铁生产调度问题、供应链优化过程、交通问题等.本文首先对人工蜂群优化算法进行描述,并分析了该算法的收敛性.其次,对人工蜂群优化算法在各个领域的应用进行归类总结.最后,分析了讨论了人工蜂群优化如何应用于教学设计,以推动人工智能在教学改革中的应用. 相似文献
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基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机的内机匣表面为近似柱面的特点,建立了布管模型坐标系,将三维布管问题简化为二维问题,以栅格法和粒子群算法为基础,提出了基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法.该方法采用栅格法对环境进行建模,设计了一种基于栅格的定长度粒子编码机制以解决变长度编码的不足,建立了路径寻优的目标函数,应用粒子群算法在环境模型中搜索最优粒子.最后给出了仿真结果与UG视图,证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
8.
一种AAPF算法及其在多机器人路径规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了多移动机器人系统中的路径规划问题,提出一种自适应人工势场算法AAPF.通过引入自适应滑动策略,克服了基本APF算法容易陷入局部极值的问题;通过引入自适应退避策略,解决了多机器系统路径规划中的避碰问题.将AAPF算法应用到多机器人系统的路径规划问题中,仿真实验证明了AAPF算法的有效性. 相似文献
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李辉 《广州大学学报(自然科学版)》2018,(2)
针对人工蜂群算法搜索精度较低、容易陷入局部最优的缺陷,将混沌搜索机制融入了人工蜂群算法,利用混沌机制重置个体,以保持个体的多样性;同时加入全局最优个体信息和惯性调整因子对个体位置进行更新,提出了混沌人工蜂群算法,并将该算法应用于水电站经济调度问题.实验结果显示,混沌人工蜂群算法搜索精度高、速度快,鲁棒性强,是一种较实用的优化算法. 相似文献
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本文设计了一种复合人工蜂群算法,将细菌觅食优化算法中的趋药性行为引入到人工蜂群算法中,使得引领蜂和观察蜂进行局部探查时像细菌觅食时那样翻转到有利的方向上进行游动;另一方面,让蜜蜂尝试在所有维度产生扰动并择优选择,这两种策略大大增强了人工蜂群算法的局部探查能力.将此算法应用于训练人工神经网络,实验表明改进后的算法性能比人... 相似文献
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基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性. 相似文献
12.
为研究人工拣选作业中路径优化问题.在ABC存储策略下的双区域仓储布局中,建立路径模型,利用遗传算法求解最优路径,进行仿真实验,与S型、返回型拣选路径的最优解进行比较.仿真结果表明,在拣选件数较少时,遗传算法有明显的优势,在拣选件数较多时,3种方法趋于相近,且遗传算法的适用性受到仓库布局的影响.经优化后的路径能够节约拣选作业的时间,加快仓储内货物周转的速度,提高整个物流活动的效率,有助于物流活动快速及时地完成,增强客户满意度. 相似文献
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为解决船舶管路协同布置问题,提出一种适合求解多管路或分支管路协同布置的算法框架.通过为每条管路或分支生成对应的进化种群,将管路间的协同布置转换为种群间的协同进化.基于提出的路径连接点概念,生成管路接口间的候选路径种群,并对种群进行交叉、变异操作.使用A~*算法作为寻路算子,提高了生成路径的质量,同时保证了路径的有效性.为了提高运算效率,引入并行计算策略对算法框架和A~*算法进行改进.最后,两个仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
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张银蒲 《河北科技大学学报》2011,32(3):261-264
通过分析遗传算法和组播路由的特点,提出了一种求解满足带宽-时延约束多组播路径问题的遗传算法.在算法中设计了一种基于节点连接路径的具有树状结构的染色体表示方法及可以实现树状染色体交叉和变异的算子.数值实验结果表明,所提出的算法有效改善了初始群体的整体适应性,便于更快地找到最优路径,有效解决了带宽-延时约束组播路由的问题. 相似文献
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分布式路由器中的路由管理模型 总被引:2,自引:0,他引:2
高性能分布式路由器中 ,路由管理必须面对两个技术难点 :1)实现高性能的路由查找算法 ;2 )实现主从路由表同步。该文提出一种分布式的路由管理模型 ,给出了这两个技术难点的解决方案。模型实现了路径压缩 Trie树和TCAM硬件相配合的路由查找算法 ,采用了自主设计的过滤算法对路由信息进行过滤 ,并应用 Zebra协议兼容 IPv4和 IPv6路由协议。模型可支持 2 .5 Gb/s接口的分组转发以及 2 0 0 0条 /s的路由更新速度。目前该模型已在国家“八六三”重大攻关项目——“核心路由器”中得到实现 相似文献
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一种改进的基于云环境的蚁群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究标准蚁群优化算法的基础上,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法以应用于云环境下多元化复杂的网络结构环境.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效地改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞. 相似文献