基于蚁群优化算法和人工势场的无人机航迹规划

针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法. 在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响. 根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例. 将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁搜索. 仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度.     

浅谈通信光纤光缆线路测试技术

随着世界科学技术的快速发展,以及电子信息技术在通信领域的广泛应用,通信行业对于光纤电缆线路的测试技术也在不断提出新的要求与标准。通信光纤光缆具有传输信息质量高、速度快、容量大、传输距离远、性能稳定、防电磁干扰能力强、抗腐蚀性能优越等特点,在国内通信行业占据重要的地位和作用。但是近年来随着国内通网络格局的逐步构建和完善,光纤光缆线路测试技术的创新与发展问题也日益突出,通信行业技术人员必须适时对其作出科学、合理的改革与调整,否则难以适应时代发展的需求,甚至有可能被现代电子科技时代所淘汰。     

基于改进蚁群算法的智能小车路径规划仿真研究

提出一种改进的蚁群算法,解决传统蚁群算法在路径规划时容易陷入局部最优解的问题,改进的蚁群算法具备更优越的搜索最短路径的能力.MATALAB仿真实验表明,改进的蚁群算法能够节约寻找到最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

基于改进蚁群算法的潜艇最短航路规划

提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高.     

蚁群算法求解函数优化的算法设计

为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进.通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性.     

基于蚁群优化算法的QoS多播路由算法改进及实证

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,但大多算法仍属于集中式算法.该文提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,并结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了其的有效性.     

通信管道与线路的设计及规划

通信管道是通信网络中布放通信光(电)缆的通道,是通信网络基础设施的重要组成部分,是现代化城市主要的公用地下管网之一。通信管道建设要有长远规划,且应纳入城市建设计划,争取与城市建设同步进行。     

基于蚁群信息素的混合遗传算法

针对遗传算法无法利用系统中的反馈信息,求解到一定范围时出现的冗余迭代,求精确解效率低,局部搜索能力弱、易出现"早熟"现象等缺点,提出了采用蚁群信息素对均匀划分子空间进行标定,利用留存的信息素控制选择操作,采用双重选择算子、基于"杂交优势"思想的交叉算子和自适应变异算子的混合遗传算法.实验表明,采用该算法的分类系统的分类准确率、算法运行时间、算法收敛性等方面性能均有明显提高.     

基于统计步长PSO算法的烟草配送线路优化方案研究

烟草配送线路优化问题是烟草行业物流层面的重点问题之一.微粒群算法(Particle Swarm Optimiza-tion,简称PSO)是一种利用群体智能的随机全局优化方法,广泛应用于路径寻优、函数优化等领域.为了提高PSO算法的全局搜索能力,本文在标准PSO算法的基础上,定义了一种基于统计步长的微粒群算法:针对PSO...     

基于蚁群算法的地震物资车辆调度研究

为了将便于解决复杂优化问题的蚁群算法与地震灾害发生后的救援物资配送优化问题结合起来,建立了优化的地震救援物资车辆调度数学模型。首先确立了运输时间最短和配送物资满意度最大的双目标模型,其次进行单目标模型转换,再运用蚁群算法求解,最后通过Matlab进行模拟运算,验证了车辆调度模型的可行性和有效性。     

基于蚁群算法优化的配电网络仿真平台的设计与实现

针对配电网络规划中的难以快速寻优的特点,提出蚁群算法,并且通过GUI平台开发基于蚁群算法的仿真平台,并将其应用于配电网络规划问题中。研究结果表明,蚁群算法可以对参数进行自动寻优,快速得到更加精准的配电网络规划曲线及最优解。开发的仿真平台具有更快、更准确的特点。     

基于蚁群算法的Web站点导航

提出了一种Web站点的导航方法.首先利用蚁群算法对已经存在的Web日志进行训练,构造一个有向图,该有向图的节点和边保存了网页与网页间的链接概率和用户行为规则.利用训练结果,预测访问网站的用户行为,根据其行为推荐网页,最后的测试结果表明该方法比单纯的概率分析和关联规则具有更高的精度.     

基于改进COA的输电线路扩容规划研究

容量裕度是输电线路可靠性和安全性的保证,针对高负荷下的网络阻塞等现象带来的种种挑战,提出了一种改进COA(混沌优化算法)的输电线路扩容规划策略.首先对基本输电线路的结构进行了建模和分析,其次,综合考虑负荷系数和剩余输电容量的影响,以投资最小化和剩余输电容量最大化建立了目标函数,用改进COA算法对其进行求解,得到了支路负荷系数的最佳分布,最后以IEEE Garver-6节点系统验证了其可行性和有效性.实验结果表明,相同安全准则下,增加线路数可以提高线路的负荷系数,即输电线路负载能力增强,容量裕度增大,极大地提高了输电线路的安全性和可靠性.     

蚁群算法与粒子群算法的比较研究

群智能是一种新型的基于种群行为对既定目标进行寻优的仿生类进化算法,已经在求解NP问题及很多实际应用领域中展现出其高效的优化性能及巨大的发展潜力。蚁群算法和粒子群算法是群智能的两种典型算法,通过论述这两种算法的基本原理和实现步骤,对两种算法的特点和应用做出分析和比较,并针对两种算法易于与其它优化技术结合的特点,提出了算法混合以提高优化性能,最后并总结了群智能算法的未来研究热点。     

铁路通信光缆线路的维护

近些年来,随着大容量波分系统的开通和使用,对光纤技术的指标有了更高的要求,同时也提高了铁路通信线路维护工作的难度。本文结合笔者的实际工作经验,就铁路通信光缆线路的维护进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

在建设中的亚欧大陆桥光缆通信干线

<正> 为了适应和解决社会对通信的需求,邮电部计划在“八五”计划的末期基本建成亚欧大陆桥国内光缆数字通信干线,它东起上海,经南京、徐州、郑州、西安、兰州至乌鲁木齐,全线光缆通信线路长度约6000公里,估计投资为15亿元。亚欧大陆桥光缆数字通信干线,东段有南京—上海光缆通信干线工程,已建成投产,北京—南京光缆通信干线徐州到南京段预计今年底建成投产。中     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法

针对由宏基站和家庭基站构成的异构蜂窝网络,提出一种结合图论与启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法.该算法基于图论建立家庭基站间的邻接矩阵,根据宏用户和家庭用户的信干噪比获得每个家庭基站的可用信道列表,并利用启发式信息和信息素来指导启发式蚁群算法的求解,以实现最大化家庭用户的平均吞吐量.仿真结果表明,所提算法既可保障宏用户及家庭用户的服务质量,又能提升总吞吐量.     

基于分布均匀度的自适应蚁群算法最优PID控制

蚁群算法是一种启发式算法,在解决组合优化类问题方面具有突出的适用特征,但由于蚁群算法按一种固定不变的模式更新信息量,确定每次路径的选择概率,故存在早熟停滞现象,且收敛速度较慢.为了克服这些缺陷,提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法优化PID控制的方法,该方法克服了蚁群算法的不足,较好地实现了PID控制参数Kp、Ti、Td的优化,系统单位阶跃响应超调量σ和调整时间ts获得改善,并具有广泛的应用前景.