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改进的小龙虾优化算法的移动机器人路径规划优化 认领 引用
1
作者 黄超 杨泽彬 黄予昕 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期238-246,共9页
为解决移动机器人在路径规划过程中路径不平滑、避障不稳定和陷入局部最优的问题,在传统的小龙虾算法(crayfish optimization algorithm,COA)的基础上提出了一种改进的自适应小龙虾优化算法(adaptive crayfish optimization algorithm,A... 为解决移动机器人在路径规划过程中路径不平滑、避障不稳定和陷入局部最优的问题,在传统的小龙虾算法(crayfish optimization algorithm,COA)的基础上提出了一种改进的自适应小龙虾优化算法(adaptive crayfish optimization algorithm,ACOA),来优化移动机器人的路径规划。首先添加Piecewise混沌映射初始化种群,使种群生成具有多样性和随机性以此来提高算法的全局搜索能力;其次通过引入自适应的温度参数调整机制,使小龙虾的根据情况调整3种行为,平衡算法在全局规划与局部探索之间的能力,加快算法的收敛速度;最后,通过自适应度函数的设计,加强机器人在路径规划中的避障能力并且达到路径平滑的效果。在仿真实验中,改进后的算法在多种复杂环境中表现出色,路径总长度、迭代收敛速度以及拐点数均优于传统的路径规划方法。ACOA算法于COA算法相比,在3种地图中路径长度分别缩短3.9%、5.3%、17.3%;拐点分别减少40%、33%、45%;且在路径平滑度和避障效果上也有显著提升。研究结果表明,ACOA算法在移动机器人路径规划中具有较高的实用性和稳定性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 ACOA算法 Piecewise映射
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改进蚁群算法在SVM参数优化研究中的应用 认领 引用 被引量：20
2
作者 高雷阜 张秀丽 王飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期139-144,共6页
支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,... 支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性,以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明,改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能,具有较高的分类准确率;该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。 展开更多
关键词 支持向量机 蚁群优化算法 参数优化 分类正确率
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混沌理论和支持向量机结合的负荷预测模型 认领 引用 被引量：10
3
作者 张智晟 马龙 孙雅明 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2008年第6期31-35,共5页
根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用... 根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性。对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 优化支持向量机 混沌理论 蚁群优化算法
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基于蚁群优化Elman神经网络的传感器补偿 认领 引用 被引量：1
4
作者 王秀芳 句莉莉 +1 位作者 陈超 魏春明 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2011年第2期184-186,210,共3页
为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,自适应蚁群Elman... 为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络,补偿精度达10-8,补偿效果良好。 展开更多
关键词 随钻测斜仪 自适应蚁群算法 传感器补偿 Elman网络
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蚁群优化算法在FPID参数调节中的应用研究 认领 引用 被引量：2
5
作者 徐开军 张春艳 +1 位作者 张磊 张汉年 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第5期1278-1280,1284,共3页
蚁群优化算法(ACOA)是一种群体智能(SI)技术,在各种组合优化问题上的成功应用证明了它是一种有效的仿生优化方法;模糊PID控制器已广泛地应用于工业生产的许多领域,但是其参数调节问题一直受到知识经验缺乏的困扰,针对该问题,通过对蚁群... 蚁群优化算法(ACOA)是一种群体智能(SI)技术,在各种组合优化问题上的成功应用证明了它是一种有效的仿生优化方法;模糊PID控制器已广泛地应用于工业生产的许多领域,但是其参数调节问题一直受到知识经验缺乏的困扰,针对该问题,通过对蚁群算法的分析改进,提出了一种利用蚁群优化算法来调节典型的模糊PID控制器的方法;该方法将模糊PID控制器的参数赋予一定的物理意义,使其调节比传统的的PID控制器更容易;引入一个倒立摆垂直部分的稳定问题来验证该方法,实验结果表明,得到一个可接受的解决方案不超过20次迭代,缩短了优化时间,提高了调节效率。 展开更多
关键词 蚁群优化算法(ACOA) PID控制器 模糊规则 隶属度函数 倒立摆
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Petri网融合蚁群算法的柔性装配系统调度 认领 引用 被引量：2
6
作者 朱伟 徐克林 蒋亚南 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2010年第5期832-835,共4页
为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petr... 为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petri网模型.该方法融合了Petri网和蚁群算法各自的优点,较好地解决了柔性装配系统中的装配建模和装配任务的分配优化问题.实验证明该研究可行有效. 展开更多
关键词 分层模型 时延Petri网 蚁群优化算法 柔性装配系统
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基于蚁群算法的容错RBF-NN诊断模型性能评估 认领 引用 被引量：2
7
作者 张智晟 孙雅明 张世英 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2007年第2期44-48,102,共5页
文中构造了基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)的容错径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)故障诊断模型,它具有强逼近能力,采用ACOA优化NN可进一步改善泛化性能。该文又考虑了把... 文中构造了基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)的容错径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)故障诊断模型,它具有强逼近能力,采用ACOA优化NN可进一步改善泛化性能。该文又考虑了把故障信息受随机因素干扰而产生的变异故障样本加入NN的训练样本集中,以提高NN的容错性能。将该模型用于高压输电线系统和配电网故障诊断,并作容错性能的评估。由仿真测试表明,研究模型的容错性能要优于传统的BP-NN和GA-NN诊断模型。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 蚁群优化算法 输电配电系统 故障诊断 容错性能
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两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究 认领 引用 被引量：3
8
作者 李芃 荆奇 《自动化技术与应用》 2009年第11期75-79,共5页
本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)构造了2种优化训练的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智... 本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)构造了2种优化训练的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 模糊神经网络(FNN) 遗传算法(GA) 蚁群优化算法(ACOA) 船舶柴油机
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改进的丛林狼算法检测接地网测控装置故障 认领 引用
9
作者 张爽 孔祥伦 蒋文辉 《现代电子技术》 2023年第14期115-119,共5页
接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作。针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA)。首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型... 接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作。针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA)。首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型进行有效简化;其次,利用柯西分布和历史信息策略对丛林狼算法的收敛速度进行提高;最后,将改进的丛林狼算法应用于简化后的故障约束优化模型求解。仿真结果表明,与粒子群优化、遗传算法和蚁群算法相比,ACOA程序运行速度较快,求解准确率也更高。ACOA算法在接地网测控装置中能够有效预先诊断安全故障,可为后续的及时维修提供参考,以节省人力物力。 展开更多
关键词 接地网测控装置 电力系统 丛林狼优化算法 ACOA 故障诊断 故障约束优化模型
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