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基于拥挤度因子的动态信息素更新策略蚁群算法

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电子科技 2020年第8期33卷 59-64页

作者：朱宏伟张海南上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,文中提出了一种基于拥挤度因子的动态信息素更新策略的蚁群算法(CFACS)。引入鱼群算法中拥挤度的思想,扩大种群中蚂蚁分布范围,使其探索更大的解空间,提高算法全局搜索能力;采用动态信息... 详细信息

针对蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,文中提出了一种基于拥挤度因子的动态信息素更新策略的蚁群算法(CFACS)。引入鱼群算法中拥挤度的思想,扩大种群中蚂蚁分布范围,使其探索更大的解空间,提高算法全局搜索能力;采用动态信息素更新策略,在每一次迭代中,自适应调整当前最优路径所释放的信息素浓度,保证蚁群前期的多样性,同时保证算法在后期的收敛性。求解TSP问题的仿真实验表明,改进算法求得解的质量和求解的收敛速度都明显优于传统蚁群算法,较好地平衡了种群多样性与收敛速度之间的矛盾。

关键词：拥挤度因子动态信息素更新策略旅行商问题蚁群算法鱼群算法收敛性

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变步长和拥挤度因子的自适应人工鱼群算法

延边大学学报（自然科学版） 2018年第4期44卷 322-327页

作者：林敏莆田学院信息工程学院福建莆田351100

为了改进传统的人工鱼群算法会随着迭代的深入而导致算法易陷入局部最优的问题,以及固定的参数导致算法收敛慢和求解精度不高的问题,提出了一种改进的人工鱼群算法.首先结合迭代次数,为移动步长引入一个权值;然后以每条人工鱼的视野范... 详细信息

为了改进传统的人工鱼群算法会随着迭代的深入而导致算法易陷入局部最优的问题,以及固定的参数导致算法收敛慢和求解精度不高的问题,提出了一种改进的人工鱼群算法.首先结合迭代次数,为移动步长引入一个权值;然后以每条人工鱼的视野范围所构成的子群为小生境,结合子群最优解与当前人工鱼状态,为拥挤度因子引入一个变异策略.数值实验结果表明,本文提出的算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强,优于传统的人工鱼群算法和文献[4]提出的算法.

关键词：人工鱼群算法子群移动步长权值拥挤度因子变异策略

基于人工鱼群-蚁群算法的UUV三维全局路径规划

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兵工学报 2022年第7期43卷 1676-1684页

作者：胡致远王征杨洋尹洋海军工程大学电气工程学院湖北武汉430033

针对水下无人航行器在三维环境下的全局路径规划问题,从优化初始信息素分布和转移概率角度,对人工鱼群和蚁群的融合算法进行了深入研究。融合算法中,对人工鱼群算法的状态表达式和移动步长进行了改进;对蚁群算法的启发值、信息素等进行... 详细信息

针对水下无人航行器在三维环境下的全局路径规划问题,从优化初始信息素分布和转移概率角度,对人工鱼群和蚁群的融合算法进行了深入研究。融合算法中,对人工鱼群算法的状态表达式和移动步长进行了改进;对蚁群算法的启发值、信息素等进行优化设计;借鉴拥挤度因子思想,改进传统蚁群算法转移概率,提升算法的全局寻优能力。在对实际海洋环境数据进行栅格法建模的基础上,以路径长度为衡量指标,利用MATLAB软件进行算法的仿真验证。实验结果表明融合算法的初期收敛速度较快,最佳适应度值和算法耗时均得到改善,算法的有效性得以验证。

关键词：全局路径规划人工鱼群算法蚁群算法初始信息素分布拥挤度因子

基于鱼群算法的物流运输船舶港口避撞路径跟踪控制

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舰船科学技术 2023年第24期45卷 208-211页

作者：王鹏南京航空航天大学江苏南京210016 江苏海事职业技术学院江苏南京211170

为提高物流运输的安全性,实现更加智能化港口运营管理,提出基于鱼群算法的物流运输船舶港口避撞路径跟踪控制。将最短避撞路径作为避撞路径跟踪控制目标函数,在鱼群算法中引入加权平均视觉范围和自适应拥挤度因子,通过鱼群的觅食、聚群... 详细信息

为提高物流运输的安全性,实现更加智能化港口运营管理,提出基于鱼群算法的物流运输船舶港口避撞路径跟踪控制。将最短避撞路径作为避撞路径跟踪控制目标函数,在鱼群算法中引入加权平均视觉范围和自适应拥挤度因子,通过鱼群的觅食、聚群和追尾行为寻找物流运输船舶港口的最短避撞路径,作为最终的避撞路径跟踪控制结果。实验结果表明,该方法能够根据实时障碍物信息动态调整路径,为船舶港口避撞路径跟踪控制提供准确可靠的数据支持。

关键词：物流运输鱼群算法避撞路径跟踪控制视觉范围拥挤度因子

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基于追尾行为的改进型人工萤火虫群算法

计算机科学 2011年第3期38卷 248-251页

作者：李咏梅周永权姚祥光广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西民族大学数学与计算机科学学院南宁5300062

利用人工鱼群算法的追尾思想并在过程中加入拥挤度因子,对人工萤火虫群算法进行了改进,提出了一种改进型人工萤火虫群算法,并将该算法用于多峰函数的优化问题。通过实验仿真及与其他算法进行的对比分析表明,改进后的人工萤火虫群算法在... 详细信息

利用人工鱼群算法的追尾思想并在过程中加入拥挤度因子,对人工萤火虫群算法进行了改进,提出了一种改进型人工萤火虫群算法,并将该算法用于多峰函数的优化问题。通过实验仿真及与其他算法进行的对比分析表明,改进后的人工萤火虫群算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下也可以精确捕获函数定义域内的所有峰值。

关键词：人工萤火虫群算法追尾行为拥挤度因子多峰函数优化

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基于前馈扰动的粒子群改进算法

控制工程 2012年第1期19卷 102-105页

作者：彭力王茂海江南大学检测与过程控制研究所江苏无锡214122

使用线性系统理论分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PS0)陷入局部极值的原因。为使粒子种群跳出局部极值粒子重新获得活性,借鉴了鱼群算法中拥挤度因子的概念,提出了前馈扰动粒子群算法(Feedforward Disturbance Particle ... 详细信息

使用线性系统理论分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PS0)陷入局部极值的原因。为使粒子种群跳出局部极值粒子重新获得活性,借鉴了鱼群算法中拥挤度因子的概念,提出了前馈扰动粒子群算法(Feedforward Disturbance Particle Swarm Optimization,FDPSO),在以当前最优值为圆心拥挤度因子为半径的圆域内统计粒子的数量,当粒子数量大于某一常数时候,认为种群将会陷入局部最优,因此提前给种群加入扰动。仿真实验证明了理论及所提出算法的有效性。

关键词：粒子群前馈扰动粒子群拥挤度因子

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基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划

科学技术与工程 2020年第23期20卷 9445-9449页

作者：罗如学陈妙娜林继灿广东海洋大学寸金学院湛江524000

为改进人工鱼群算法在路径规划中的寻优作用,利用改进视觉范围和拥挤度因子函数,提高鱼群算法在机器人路径规划中的寻优工作。在传统鱼群算法中,视觉范围是恒定不变的。视觉范围决定寻优的全局和局部工作,拥挤度因子对算法收敛性具有影... 详细信息

为改进人工鱼群算法在路径规划中的寻优作用,利用改进视觉范围和拥挤度因子函数,提高鱼群算法在机器人路径规划中的寻优工作。在传统鱼群算法中,视觉范围是恒定不变的。视觉范围决定寻优的全局和局部工作,拥挤度因子对算法收敛性具有影响。同时,在传统鱼群算法中,每次都选取最优解来执行,在栅格环境中往往会导致全局最优和局部最优互扰,导致路径规划不合理,为此,利用改进视觉范围拥挤度因子,同时记录可行解,当存在鱼群找到目标点时,就记录下找到目标点的鱼群轨迹,形成路径规划的可行解,在可行解中,选取路径最短为最优,保证路径的规划的合理性。与传统鱼群算法对比,证实研究算法在路径规划中具有更好的寻优工作,通过MATLAB仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性。

关键词：路径规划人工鱼群算法改进视觉范围拥挤度因子

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纺织企业生产排产的建模求解及应用

纺织企业生产排产的建模求解及应用

作者：赵琳北京邮电大学

学位级别：硕士

对于棉纺企业而言,传统车间的单一品种批量生产模式已经不能适应越来丰富多样化的生产需求。车间生产多个订单中的不同类型产品时,会造成设备配置的切换。设备配置的切换过程需要浪费人力去手工操作,更换设备元器件会增加生产成本,并且... 详细信息

对于棉纺企业而言,传统车间的单一品种批量生产模式已经不能适应越来丰富多样化的生产需求。车间生产多个订单中的不同类型产品时,会造成设备配置的切换。设备配置的切换过程需要浪费人力去手工操作,更换设备元器件会增加生产成本,并且切换设备时也会造成设备利用率降低。目前生产车间仍是人工对排产计划进行设计,由于工人经验的不确定性、人工排产的主观性、问题的复杂性使得求解最优解非常困难。为了提高车间的生产效益,一个有效的手段是设计更为优化的排产计划。通过合理选择设备、选择生产线,来达到减少设备配置切换的目的。本文将鲸鱼算法应用到棉纺企业生产排产中,以使最大完工时间最小化为目的求解更为合理的排产计划。本文的主要研究内容如下:（1）提出一种改进的鲸鱼算法,实验表明改进鲸鱼算法与原始鲸鱼算法相比,具有更好的搜索能力与更高的收敛精度。对鲸鱼算法进行改进,主要使用改进反向学习、非线性参数和拥挤度因子三个策略进行改进。之后将改进鲸鱼算法、原始鲸鱼算法、灰狼优化算法、粒子群算法和遗传算法在15个基准函数的不同维度上分别进行对比实验。实验结果表明,改进算法的收敛速度和搜索精度都显著的提升。（2）将改进鲸鱼算法应用到棉纺企业生产排产中。结合棉纺企业车间的实际生产过程,提出相应的排产问题并设计问题的求解方案。建立棉纺企业车间生产过程的数学模型并设计编码方案。使用改进的鲸鱼算法对模型进行求解,求解出最佳个体,并将其解码为排产计划详情。将改进鲸鱼算法、原始鲸鱼算法、灰狼优化算法、粒子群算法和遗传算法的实验结果进行对比分析,结果表明改进鲸鱼算法在棉纺企业生产排产问题上具有更好的收敛速度和优化效果。（3）棉纺企业生产排产系统设计与实现。根据企业生产排产需求,对生产排产系统的界面功能与后台逻辑进行设计,再将改进鲸鱼算法应用到系统中。使用系统可以通过修改订单内容和更改配置信息便捷的获得生成排产计划。

关键词：鲸鱼优化算法棉纺车间生产排产非线性参数拥挤度因子

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粒子群算法的研究及改进

粒子群算法的研究及改进

作者：李玉毛西北大学

学位级别：硕士

粒子群优化算法是通过对鸟类群体觅食行为的研究和观察提出的一种群体智能优化算法。该算法思想简单、需调整的参数少、收敛速度快且易编程实现,因此受到广大学者的关注和青睐。近些年来它已成为现代优化方法中的一个重要组成内容并且... 详细信息

粒子群优化算法是通过对鸟类群体觅食行为的研究和观察提出的一种群体智能优化算法。该算法思想简单、需调整的参数少、收敛速度快且易编程实现,因此受到广大学者的关注和青睐。近些年来它已成为现代优化方法中的一个重要组成内容并且已经在函数优化、神经网络训练、工程实践等方面显示出巨大潜力。但就其本身而言,在理论和实践方面还存在很多不足之处,鉴于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,本文分别给出了一种改进的粒子群算法和一种混合优化算法:一、基于阶段进化策略的粒子群算法在新算法中,当判断出算法可能陷入局部最优时,适时的按一定比例给一些粒子重新赋值,从而使算法跳出局部最优,向全局极值靠近。数值实验证明,改进后的算法在计算精度和收敛速度方面都有了很大的提高。二、粒子群和鱼群的混合优化算法该算法分析了粒子群和鱼群各自的特点,粒子群算法收敛速度快而且能够保留每个粒子自身经过的最优状态。鱼群算法由于引进了拥挤度因子,具有很好的全局寻优能力。结合二者的优点提出了基于粒子群和鱼群的混合优化算法,通过经典函数的测试,该混合优化算法具有令人满意的优化性能。

关键词：群体智能粒子群优化人工鱼群算法拥挤度因子阶段进化