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应用蚁群算法的原理,通过建立数学模型,解决了立体仓库堆垛机自动行走最短路径和最短时间问题.利用蚁群算法的相互协同机制来解决高层固定货架最短路径问题的最优化,通过仿真实验,蚁群算法求堆垛机最短运行时间的效率提高了36.32%,最短路径长度的效率提高了56.7%,能够提高自动化立体仓库的作业效率. 相似文献
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介绍了有轨巷道“堆垛机”的结构组成及智能仓库的控制系统,针对堆垛机运行中发生的故障,给出解决措施,以便快速处理故障,保证立体仓库物流系统高效、稳定运行。 相似文献
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立体仓库适用于安全度要求高的物品管理,是实现仓库现代化管理的重要途径。文章分析了纺织企业自动化仓库系统的主要功能、数据库结构设计、算法描述及自动化立体仓库的关键技术,具体阐述了入库与出库流程、控制系统结构、仓库库位优化、信息检测与识别系统及堆垛机自动控制系统等。 相似文献
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针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题(TSP)的混合粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。 相似文献
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蚁群算法是按照邻近节点路径最短的原理选取下一个节点,因此在全局路径中不一定是最优选择.针对这一缺点,文中采用两步节点最短路径策略选取下一个节点的方法,对蚁群算法路径选择进行改进,并对禁忌表中节点顺序进行调整.然后采用TSPLIB中的Benchmark31、Att48、kroA100、Pr136、tsp225问题,对旅游路线进行优化和仿真,所得改进蚁群算法比基本蚁群算法搜寻结果更优.将Att48、Eil51问题运行结果与其他算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法得到了较优路径. 相似文献
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为提高微孔同心分布喷丝板的检测效率,提出了一种基于改进蚁群算法的微孔检测路径规划方法。该方法针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行优化改进:重新定义微孔间的距离以适应典型喷丝板检测仪运动特点;采用最近邻法设定初始信息素浓度表使蚁群算法在相同的迭代次数等参数下求得更优的路径结果;通过路径尖端去除处理对蚁群算法的结果进一步优化,得到了优化的微孔检测路径。为验证算法的有效性,以典型的微孔同心分布喷丝板为算例进行检测路径的规划计算,结果表明:所提出的算法具有较快的收敛速度,优化所得路径与传统逐圈检测路径相比缩短路径长度约18%,可显著提高对应喷丝板的检测效率。 相似文献
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通过比较近年来流行的模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法、蚁群算法以及大系统分解协调法,分析各个智能算法在水电站群优化调度中的应用和不同应用条件下的优劣。研究表明:虽然多数的智能算法都能实现梯级水电站群的优化目标,但是根据梯级水电站群的数量、来水、保证出力等制约因素,不同智能算法的优化结果各有优劣,要根据梯级水电站群的实际情况和具体优化目标进行选择以实现最优的调度结果。 相似文献
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通常元启发式优化算法是基于群体智能的算法,这些算法通常被称为智能算法.此文综述一些广泛应用的优化算法,包括蚁群算法、蜜蜂算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索、萤火虫算法和粒子群优化.同时,还讨论启发式算法中具有挑战性的问题如参数调整和参数控制. 相似文献
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针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法:以粒子群优化算法(PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明:遗传-粒子群混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力. 相似文献
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粒子群算法是一种基于群体智能的随机搜索优化方法,能够有效的优化各类函数.提出了具有时间因子的粒子群优化算法,其目的在于克服基本粒子群算法的早熟与收敛速度慢等缺点.数值试验表明,具有时间因子的粒子群优化算法收敛速度更快,运算达到的精度更高,运行更为稳定,并能有效克服局部极值. 相似文献
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针对带有约束条件曲柄滑块机构优化设计问题,提出将混合惩罚函数法与粒子群优化原理相结合算法,使带有约束条件问题转化为无约束优化问题,通过实例进行测试,将其结果与常规优化设计结果进行比较,结果表明PSO算法在曲柄滑块机构优化设计中具有实用性强、有求解准确可靠等优点,是一种有效的求解方法。 相似文献
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