基于粒子群-蚁群融合算法的移动机器人路径优化规划

基于TSP问题,提出了一种基于粒子群-蚁群算法相互融合的综合优化算法对移动机器人路径规划问题进行研究。通过粒子群算法对全局路径实施粗略搜索,获得部分次优解,在获得次优解的路径上进行信息素分布,再采用蚁群算法进行精确搜索,得到路径规划的最优解。实验结果表明:粒子群-蚁群融合优化算法在路径寻优上优于蚁群算法及粒子群算法。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大一最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大一最小蚁群算法作了比较。实验结果表明,混合蚁群算法可以、快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案。     

求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

基于独狼蚁群混合算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于独狼搜索机制的自适应精英蚁群混合算法.首先,在精英蚁群算法中引入了独狼视场机制并设计了自适应增强函数,用以改进精英蚁群算法搜索机制中蚁群的寻径能力.然后,为了消除混合算法中的停滞现象,引入了独狼逃跑策略并构造了一种信息素优化机制,用来提高混合算法的全局搜索能力,帮助寻径个体突破当前的路径停滞问题,避免算法陷入局部最优.最后通过仿真分析和测试,进行了针对性的对比试验,结果表明:混合算法在多种环境下的路径规划均拥有较好的收敛速度和高效的寻径能力.     

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,...     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

无线传感网络改进混合移动代理路由的研究

移动代理路由的本质是一个多约束条件下的优化问题,针对遗传算法快速随机的全局搜索能力,但对于系统中反馈信息却无法利用、求精确解效率低的问题,本文提出了一种遗传蚁群混合算法的WSN移动代理路由方法.利用遗传算法快速随机的全局搜索能力找到较优解,将较优解代换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法收敛速度的优点,找到移动代理路由全局最优解.仿真结果表明,该算法能在较短的时间找到最优移动代理路由,相对于其他的路由算法,减少了网络延时和平均能量消耗,提高了数据传输的速度和效率.     

和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.     

基于A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

关于启发式搜索算法的一种修正算法

本文讨论了如何利用专家经验和样本训练得到启发评价函数,并得到一种修正算法.     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.     

三维Otsu阈值分割方法的快速实现

针对图像分割中三维Otsu阈值法存在的计算复杂度高的问题,笔者提出了一种三维Otsu阈值分割方法的快速实现算法,该算法通过用递推的方法得到查找表,从而消除三维Otsu阈值法中的冗余计算,能够很好地提高三维Otsu阈值法的计算速度.实验结果表明,该算法不仅计算时间远远小于原始三维Otsu算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。     

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络(NN)的特点，利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数，在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下，及时吸收新的随机个体，提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法．根据该算法写出了MATLAB程序文件main．m，给出了应用实例，还研究了混沌参数与训练误差的关系，提出了混沌参数的调整步骤及应用。     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

变形FLOYD算法

给出了求有向网络中每对顶点间最短路径的变形Ｆｌｏｙｄ算法,其时间复杂度与Ｆｌｏｙｄ算法同量级,形象直观且易编写程序。     

一个既约次梯度算法

本文讨论带有线性非负约束的凸不可微规划问题,给出了解这类规划的既约次梯度算法.所给出的算法采用不精确的线性搜索,而且证明了算法的收敛性.     

动态规划的改进算法

结合并行处理思想，对动态规划中的顺序(逆序)递推算法进行改进，改进算法在搜索结果上与原算法相同，但搜索速度明显优于原算法。     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。