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一种改进的蚁群算法在垃圾运输问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺陷,将量子算法中的态矢量和量子旋转门引入到蚁群算法中,并分别表示和更新信息素,提出一种改进的蚁群算法--量子蚁群算法(QACA),使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.结合垃圾运输问题,从数值计算上探索了改进的蚁群算法的优化能力,并与遗传算法和基本蚁群算法进行了对比,测试结果表明,改进算法获得的结果比遗传算法和基本蚁群算法更优,表明该算法是求解垃圾运输问题的一种有效算法. 相似文献
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基于蚁群优化算法的QoS多播路由算法改进及实证 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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提出了一种基于细菌觅食(BFO)算法优化PID控制器参数的机械臂控制设计分析,用于不确定的2自由度旋转棱镜(RP)机械臂有效的轨迹跟踪和参数鲁棒性.提出的方法将BFO算法与PID控制器相结合,通过BFO算法在线对PID控制器的3个参数进行优化.最终,传统的动抗干扰抑制(ADRC)设计问题被转换成用于寻找最优控制器调谐参数的特殊优化问题.仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性,具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力. 相似文献
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蚁群算法的现状与研究进展 总被引:6,自引:2,他引:6
介绍了蚁群算法的基本原理及其算法的模型,对几种改进的蚁群算法进行了评述,并对算法的研究现状做了概述,认为蚁群算法是一种较好的解决组合优化问题的新型模拟进化算法。 相似文献
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将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题,提出一种自适应蚁群算法.算法以最小化makespan为调度目标,根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻,将任务分配在恰当的机器上,并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡.实验结果表明算法具有较好的优化性能. 相似文献
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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. 相似文献
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电磁激振器的变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究电磁激振器的变结构控制.通过建立电磁激振器的非线性数学模型,应用变结构控制理论对其进行控制.克服了传统PID控制需要不断调整控制器参数和缺乏自适应性的缺点.仿真结果表明,变结构控制算法能达到精确控制的目的,对系统参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于PID控制的温度大滞后系统算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对温度控制系统的大滞后特点,采用Smith预估控制算法进行控制,在此基础上提出了一种改进PID控制算法.仿真结果表明改进的PID控制算法具有较强的稳定性和鲁棒性,既能有效地抑制大滞后、时变的影响,又对模型参数的变化具有很强的适应性,能取得良好的控制性能,是一种实用而简便的大滞后炉温控制方法. 相似文献
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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. 相似文献
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遗传算法在PID自整定控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法,该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化,搜索到一组准最优的PID参数,作为PID控制器参数的初始值,然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数,以使系统获得最优的动态性能和稳态性能.仿真结果表明:与传统PID控制算法比较,该控制方法响应速度快,具有更好的控制效果. 相似文献
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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. 相似文献