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任务关键系统的时间约束验证与最优路径分析

计算机工程 2018年第5期44卷 60-65,77页

作者：陈莹孙晓波邢建春杨启亮解放军理工大学国防工程学院南京210007 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对任务关键系统工作流中对时间验证不够完善的问题,提出一种新的工作流建模和时间验证方法。基于库所含时间因素的着色时间Petri工作流网,将系统中的任务划分为关键任务和非关键任务,对不满足时间约束的活动进行管理,在完成最终任务... 详细信息

针对任务关键系统工作流中对时间验证不够完善的问题,提出一种新的工作流建模和时间验证方法。基于库所含时间因素的着色时间Petri工作流网,将系统中的任务划分为关键任务和非关键任务,对不满足时间约束的活动进行管理,在完成最终任务的前提下,尽可能多地执行工作流中的非关键任务,从而减少时间资源的浪费。在此基础上,将工作流中活动的时间约束转化为数学约束问题,并运用MATLAB对模型进行分析,最终得出工作流中的最优路径。对军港岸基保障信息系统案例进行分析,结果表明,该方法具有一定的可行性和实用性。

关键词： Web服务组合任务关键系统时间验证最优路径着色时间Petri网

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为抢抓产业先机探索“最优路径” A01

为抢抓产业先机探索“最优路径”

深圳商报

作者：胡蓉

全国两会正在紧锣密鼓地进行，深圳代表委员们积极建言献策。加强关键核心技术攻关、加快抢占新兴产业发展都是热议话题，多位深圳代表委员都强调了机制创新的重要性。全国政协委员、正威国际集团董事局主席王文银提出，西丽湖国际科教... 详细信息

全国两会正在紧锣密鼓地进行，深圳代表委员们积极建言献策。加强关键核心技术攻关、加快抢占新兴产业发展都是热议话题，多位深圳代表委员都强调了机制创新的重要性。全国政协委员、正威国际集团董事局主席王文银提出，西丽湖国际科教城已布局了鹏城实验室和众多高校、科研?

关键词：最优路径人工智能机制创新董事局主席原始创新

来源： cnki报纸评论

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cnki报纸

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最优路径的无人机影像拼接

测绘科学 2011年第6期36卷 152-154页

作者：何敬李永树西南交通大学地理信息工程中心成都610031

SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强。本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配。在对拼接误差原因分析的基础上... 详细信息

SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强。本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配。在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差。

关键词：无人机影像 SIFT 最优路径影像拼接

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基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第10期38卷 105-110页

作者：胡耀民刘伟铭华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 广州番禺职业技术学院信息工程学院广东广州511483

如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整... 详细信息

如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整、增加最优路径上信息素的规则,并通过改进能见度启发因子,得到改进型蚁群算法.仿真实验证明,改进后的蚁群算法具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足路径质量约束的最优路径.

关键词：路径规划最优路径改进型蚁群算法路径质量

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船舶网络通信最优路径的规划与设计

舰船科学技术 2020年第2期 142-144页

作者：马高琳陈静广西交通科学研究院有限公司

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最... 详细信息

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。

关键词：船舶网络通信系统最优路径设计方法数据传输成功蚁群优化算法

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基于改进蚁群算法的避免拥堵最优路径选择

基于改进蚁群算法的避免拥堵最优路径选择

作者：胡昆西南交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着经济的发展,人们生活水平的提高,有越来越多的人拥有自己的私家车辆。城市也在不断修建或者改善道路状况。车辆的增多,城市道路改建,加上其他许多因素,导致道路变得越来越拥堵,驾驶出行变得越来越困难,如何避免道路拥堵情况... 详细信息

近年来,随着经济的发展,人们生活水平的提高,有越来越多的人拥有自己的私家车辆。城市也在不断修建或者改善道路状况。车辆的增多,城市道路改建,加上其他许多因素,导致道路变得越来越拥堵,驾驶出行变得越来越困难,如何避免道路拥堵情况,然后以最理想的路径到达目的地,是人们自驾出行的迫切希望。国内外关于最优路径研究工作已取得许多成果,且多考虑的只是道路状况对出行的影响。而怎样将路径长度、交通限流、交通信号灯对道路拥堵造成的影响作为出行考虑的研究不多。因此,构建成数据模型去模拟交通拥堵是一个值得研究的问题,本文就此问题做了建模。蚁群优化算法已成功地应用于最优路径的选择,但上述约束的单独应用还未见研究,本文拟采用研究加入动态拥堵因素数据模型的改进蚁群算法来解决出行拥堵的问题。为此,本文提出了一种改进的蚁群算法,即避免拥堵的蚁群算法(Avoid Traffic Jam Ant Colony Optimization,简称ATJ-ACO),来寻找避免拥堵后找到的最优路径的问题。这个算法包含了几个适应问题的特殊机制:(1)一个启发函数改变规则,减少蚂蚁盲目搜索,加快算法收敛速度;(2)一个基于拥堵问题的信息素初始分布设计,根据路径存在是否拥堵以及拥堵的状况不相同来分布信息素,加快蚂蚁对畅通路径的寻找的效率,减少算法找到最优解的搜索时间;(3)一个基于拥堵问题的局部信息素更新,通过新的信息素局部更新方式使当前最优路径的局部路径信息变化能够迅速地表现在路径的信息素分布上,从而提高算法搜索的效率;(4)一个基于拥堵问题的全局信息素更新,根据拥堵状况进行全局信息素更新,使全局路径信息变化能够迅速地表现在路径的信息素分布上。通过这些有效的机制,ATJ-ACO算法能够结合全局和局部信息,充分构建出全局最优的解。本文用仿真实验验证改进的算法,然后在成都市部分地图上证明算法的有效性和实用性。并且,在进行的仿真实验中,本文提出的算法在效果上比其他算法表现更有效。

关键词：蚁群算法拥堵最优路径

基于改进蚁群算法的交通网络最优路径规划方法

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贵州大学学报（自然科学版） 2022年第5期39卷 88-93页

作者：李生彪彭建奎兰州文理学院教育学院甘肃兰州730000

针对交通网络最优路径规划问题,提出了一种基于蚁群算法的改进方法。尝试通过改进信息素初始值的取法、更新信息素的规则、引入Max-Min信息素系统等来准确快速地找到最优路径。实验仿真结果表明,该方法无论在时间效率还是配送成本方面... 详细信息

针对交通网络最优路径规划问题,提出了一种基于蚁群算法的改进方法。尝试通过改进信息素初始值的取法、更新信息素的规则、引入Max-Min信息素系统等来准确快速地找到最优路径。实验仿真结果表明,该方法无论在时间效率还是配送成本方面均取得了显著改进,充分验证了该改进算法的有效性和可行性。

关键词：路径规划蚁群算法最优路径信息素

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基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

舰船科学技术 2019年第20期41卷 22-24页

作者：谢懿承德石油高等专科学校计算机与信息工程系河北承德067000

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到... 详细信息

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。

关键词：大数据航行最优路径规划算法

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基于视觉抓取的并联桁架机器人最优路径控制

计算机应用 2019年第3期39卷 913-917页

作者：杨继东孙兆琦王飞龙重庆大学机械工程学院重庆400044

针对元件的抓取路径规划问题,提出一种以最小化时间为目的,结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法。首先,将基于机器视觉抓取元件的问题确定为有约束的旅行商问题(TSP);然后,分析了元件大小和抓取放置过程对于路径规划的综合影响,... 详细信息

针对元件的抓取路径规划问题,提出一种以最小化时间为目的,结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法。首先,将基于机器视觉抓取元件的问题确定为有约束的旅行商问题(TSP);然后,分析了元件大小和抓取放置过程对于路径规划的综合影响,对路径选择概率和禁忌域进行了适应性改进;其次,一方面引入了2-opt局部优化以及信息素惩罚、奖励机制以改善蚂蚁的搜索能力,另一方面对信息挥发因子作适应性改进以提高蚂蚁的自适应能力;最后,针对基本算法和改进的混合优化算法,仿真实验和平台实验分别进行了性能指标和抓取时间的对比分析。实验结果表明,仿真环境下,与蚁群优化(ACO)算法和禁忌搜索(TS)算法相比,混合优化算法的平均迭代次数降低了约50%,且其他性能较为优越,平台测试的抓取用时测试结果也说明了混合优化算法较随机结果和基本算法的优越性,可以快速完成元件抓取任务。

关键词：机器视觉有约束的TSP 最优路径蚁群算法混合优化算法