混沌蚁群算法在PMSM直接转矩控制 系统优化设计中的应用

在永磁同步电机(PMSM)的直接转矩控制策略中,PI控制器参数的优劣直接影响到系统的性能.将蚁群中每个蚂蚁的混沌动力学机制与所有蚂蚁的自组织优化机制进行巧妙结合,从而给出混沌蚁群算法,用混沌蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PI控制器的参数.通过仿真实验得出:混沌蚁群算法应用于永磁同步电机直接转矩控制系统中PI参数优化时,相比遗传算法和蚁群算法,在收敛速度、全局优化性能以及控制精度等方面都有较大的提高,从而有效地降低了电机的磁链脉动,提高了系统的响应速度.     

基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测

以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求.     

CACA优化的滑模观测器在IPMSM调速中的应用

针对传统滑模观测器抖振现象严重且控制速度慢等问题,利用蚁群算法优化滑模观测控制器.为提高蚁群算法的搜索速度以及全局最优解的寻优能力,将混沌思想与蚁群算法相结合并对其进行优化,同时对改进的混沌蚁群算法优化滑模观测器的增益进行优化,以提高基于滑模观测器控制的内埋式永磁同步电动机转速控制系统的动态响应特性和转速估计精度.最后...     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化

针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.     

求解TSP的遗传蚁群融合算法

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.     

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.     

基于CPSO算法的岩石蠕变模型非定常参数反演分析

针对粒子群优化(PSO)算法具有全局寻优能力强、无梯度信息、收敛速度快、算法简单但易陷入局部最优解且初始化解的质量不高的特点,利用混沌的遍历性,把混沌机制和粒子群优化算法结合起来,对粒子群优化算法进行了改进,提出了混沌粒子群优化算法,并利用混沌粒子群优化(CPSO)算法对岩石蠕变本构模型的非定常参数进行了反演分析,算例结果表明,采用该混沌粒子群优化算法反演非定常参数是可行的.     

改进蚁群算法在全局路径规划中的应用

本文利用一种改进的蚁群算法来解决全局路径规划问题。采用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模,通过改进蚁群算法完成全局路径规划的目的。这种改进蚁群算法主要是对蚁群算法中的参数进行改进。其针对信息强度因子和信息素挥发因子的不同作用进行相应的函数设计,来达到全局路径规划的目的。通过实验与基本蚁群算法的算法性能比较,得出该改进策略的优越性。     

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.     

结合Sobel算子的蚁群红外图像边缘检测

红外图像边缘检测是红外图像处理的重要组成部分,蚁群算法应用在边缘检测方面具有良好的表现,但算法中蚂蚁初始位置的随机释放使得蚂蚁一开始会在非边缘区域耗费时间.采用Sobel边缘检测算子来引导蚁群边缘检测算法中蚂蚁初始位置的分布,使其以较高概率成为边缘的像素点作为起点对图像进行全局搜索,在对高概率区域检测的同时也将算法迭代...     

一种改进蚊群算法及其在配方优化中的应用

针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.     

一种改进的蚁群求解算法

为了提高蚁群算法的求解性能,对基本蚁群算法进行了改进.采用上三角的信息素存储形式、改禁忌表为可选表、遗传算法中的交叉及变异、全局更新信息素等做法对基本蚁群算法进行改进,并介绍了在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,仿真实验求解了16个城市的TSP问题,得到最短距离为73.988,结果表明了编程思路的正确性及算法的高效性.此改进算法改善了随着求解空间的增加而导致的求解效率低下及因迭代次数的增加而造成的信息素量堆积导致的不成熟收敛,提高了搜索能力及速度,拓展了搜索空间.     

解TSP问题的蚁群算法及其收敛性分析

研究和证明求解旅行商问题(TSP)的蚁群算法收敛性.针对蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,改进Dorigo提出的基本蚁群算法.最后,用典型的旅行商问题CHN144进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法在收敛速度及求解能力上都有较大改善.     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

一种改进的并行蚁群优化求解算法

为了提高并行蚁群优化算法的求解性能,对ACO算法进行了改进.针对有明显聚类特征的大规模TSP问题,充分利用问题本身所具有的特征,提出了一种带聚类处理的蚁群算法,该算法比较ACS算法可以在更短的时间内找到相同质量的解,而且在相同的运行时间内,该改进算法总能找到最好的解.在VC++环境下进行仿真实验,求解了TSP库中的实例pr136、pr107,分别得到了其最短距离,结果表明了编程思路的正确性及高效性.     

基于群体智能的蚁群算法研究

群体智能是指任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置,群体智能现正在成为人工智能领域和相关领域的一个研究热点;该文首先介绍了群体智能中的两个重要算法:蚁群算法和粒子群算法的基本思想,然后重点探讨了蚁群优化算法,对基本蚁群算法和改进的蚁群算法进行了深入的分析和评述。     

基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。     

A novel approach of hybrid genetic optimization with elite ant colony: Application in the modulation recognition

A novel approach (HGO-EAC) for hybrid genetic op-timization (GO) with elite ant colony (EAC) is proposed for the automatic modulation recognition of communication signals,through which we improve the basic ant colony algorithms by referencing elite strategy and present a new fusion strategy for genetic optimization and elite ant colony. This approach is used to train the neural networks as the classifier for modulation. Simula-tion results indicate good performance on an additive white Gaus-sian noise (AWGN) channel,with recognition rate reaching to 70% especially for CW even at signal-to-noise ratios as low as 5 dB. This approach can achieve a high recognition rate for the typical modulations such as CW,4ASK,4FSK,BPSK,and QAM16. Test result shows that it has better performance than BP algorithm and basic ant colony algorithms by achieving faster training and stronger robustness.