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针对移动机器人路径规划中算法搜索能力不强且易陷入停滞的问题,文中提出了一种基于混合蛙跳算法的移动机器人路径规划方法。首先利用蚁群算法在栅格地图中生成一定数量的路径,然后引入混合蛙跳算法,子群内进行Memetic进化,最坏青蛙根据与子群最优青蛙或全局最优青蛙的路径交点栅格进行路径更新,并对最终生成的最优路径进行优化处理,以消除不必要的拐点,保证机器人路径运行的安全性。二维环境下的仿真实验表明,提出的混合蛙跳算法能在有效避开障碍物的同时快速地规划出一条通往目标点的优化路径,且效果令人满意。 相似文献
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基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解 总被引:3,自引:0,他引:3
该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)求解容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP);把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(Power Law Extremal Optimization,-EO)融合于SFLA,针对CVRP对-EO过程进行设计和改进。改进的-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率分布挑选变异组元的最佳邻近城市,执行线路间或线路内的变异。求解测试库中的实例,证明该改进算法有效。 相似文献
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蓝牙网络接入点切换问题是构建蓝牙网络必须考虑的关键问题,而蓝牙特点给接入点切换的实现带来了极大挑战。提出了一种基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法,该算法对链路质量信息的数量和分布特征没有苛刻要求,仅用少量样本数据就可以预测出下一时间链路质量,当预测值低于阈值时,接入点搜索网络拓扑结构找出最佳接入点集合,并实时监测切换终端与集合中接入点之间链路质量,预测出下一时刻链路质量,当切换终端链路质量预测值低于另一阈值时,接入点选择最佳接入集合中预测值最佳的接入点完成切换。该算法预测过程可以动态地调整参数,实现自适应预测,提高了预测的精度。仿真结果表明,使用该算法减少了终端切换时延以及误切换概率。 相似文献
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基于RBF算法的机房网络流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了基于Matlab6.5环境下的RBF神经网络客运量预测模型。验证结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高,计算速度较快。 相似文献
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从动态蛋白质相互作用(PPI)网络中挖掘蛋白质复合物是当前复合物挖掘研究的一个热点,但是目前大都采用未加权网络进行聚类分析,由于不能准确地描述网络的拓扑特性,因此其正确率不高.鉴于此,本文提出采用拓扑势场的方法来构造加权网络,网络中的每一个蛋白质都被视作一个物理粒子,在它周围存在一个虚拟的作用场,由此网络中所有蛋白质的相互作用联合形成一个拓扑势场,文中定义了结点间的拓扑势的概念,并以此来构造加权网络,之后采用马尔科夫聚类算法在DIP数据和Krogan数据上进行复合物挖掘.与其它经典算法相比,该方法的precision和f-measure值较高,能更好地识别蛋白质复合物. 相似文献
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该文以经典的对称旅行商问题(Symmetric Traveling Salesman Problem, STSP)为基础,求解时间最优的旅行商问题(Time Optimal TSP, TOTSP),将拟合函数引入到混合蛙跳遗传算法(SFLA-GA)的适应度函数来反映景点客流量随时间的变化,旨在旅游旺季为游客提供一条游览时间最短的路径推送服务。实验结果表明:相对于随机游览路径,SFLA-GA混合算法得到的游览路径明显节省了游览时间;与SFLA和混合粒子群遗传算法(PSO-GA)相比较,SFLA-GA混合算法具有计算量少、收敛速度快、对初始种群依赖性低以及全局性更好等优点,在求解TOTSP上搜索性能更强、时间更优。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。 相似文献
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交通流量预测是实现智能交通技术的核心问题,及时准确地预测道路交通流量是实现动态交通管理的前提,短时交通流量的预测是交通流量预测的重要组成部分。该文针对十字路口的短时交通流量预测问题设计了基于交通流量序列分割和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)组合模型的交通流量预测算法(Traffic Flow Prediction Based on Combined Model, TFPBCM)。该算法首先采用K-means对交通流量数据在时间上进行序列分割,然后采用ELM对各个序列进行建模和预测。仿真实验证明,与单一的BP(Back Propagation)神经网络和ELM相比,该组合模型算法建模时间为BP的1/10, ELM建模时间的4倍,均方误差为BP的1/50, ELM的1/20,该组合模型算法决定系数R2更接近于1,模型可信度更高。 相似文献
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3GPP在UMTS R5中提出IMS作为下一代网络(NGN)技术在移动通信中的实现,但IMS业务触发机制的缺陷给交互管理带来挑战.把IMS中业务特征冲突分为SCFI(Single Component Fea-ture Interaction)和MCFI(Multi-component Feature Interaction)两类,利用SIP协议的可扩展性携带业务触发信息,提出解决MCFI类业务冲突的算法及方案.此方案为3GPP Service Broker标准制定提供了参考. 相似文献
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在射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统中,针对EPC C1G2协议的Q算法中Q值调整的不灵活性及对空闲时隙和碰撞时隙处理上的缺点,提出了一种基于连续时隙预测的帧时隙Aloha防碰撞算法.通过马尔可夫时隙状态模型,分析不同连续时隙状态下帧长与标签数的关系,提出连续时隙预测机制和自适应散列方案.有效地减少了无效时隙的出现,实现了读取阶段的时隙多数为成功时隙.仿真结果表明,本文提出的算法能够灵活地调整帧长,有效提高吞吐率,降低传输延时和开销,为物联网(Internet of Things,IoT)的海量数据信息完整性问题提供了合理的解决方案. 相似文献
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随着5G技术的广泛应用,网络超密集化部署已成为必然趋势。超密集异构无线网络在实现网络高流量密度、高峰值速率性能的同时,给传统的网络切换算法带来了挑战,处于变速移动的终端会面临更频繁的切换问题,这将导致乒乓效应频率的显著提高,进而影响用户在网体验。针对上述问题,该文提出一种基于终端移动轨迹预测的网络切换算法,适用于各类型用户在高密度无线网络中的垂直切换和水平切换问题。首先,为了更高精度的移动轨迹预测,提出一种基于模糊核聚类和长短期记忆(LSTM)神经网络的预测方法,可以有效预测不同移动模式下用户终端的短时移动轨迹;之后,基于用户当前和预测位置,获取候选网络集合,通过候选集交运算法和指标阈值判断网络切换时机;当切换触发时,使用帝企鹅算法最优化网络选择。仿真结果表明,相比于其他类型的时间序列预测算法,该文提出的轨迹预测算法精度较高;同时相较对比算法,该文所提网络切换算法的切换次数适中,有效避免了乒乓效应,且提高了用户连接的网络质量。 相似文献
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为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。 相似文献
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研究分组交换网的路由选择及流量分配问题,以网络的平均时延为优化目标函数。为使问题的解能实时、可靠地完成,将一种用于最短路径计算的双层递归神经网络应用于路由选择的流量导数法中。仿真结果表明,该算法在收敛的可靠性和计算的实时性方面有所提高。 相似文献
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认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
认知网络能够感知外部环境,并能根据周围环境的变化智能、自主、自适应的动态变化,这种特性更适合为用户提供QoS(Quality of Service)保障.设计高精度的流量预测模型,可以提高认知网络的认知特性.本文针对原有预测模型预测精度低、对训练数据依赖程度高以及不能很好的刻画网络流量特征的不足,提出了一个混合的流量预测模型.它使用蚁群算法训练BP网络的权值,避免了梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题.并且在预测之前,首先使用BP(Back Propagation)网络剔除原始数据中的异常数据信号,再对其进行小波分解,最后使用混合模型预测网络流量,实现了认知网络中高精度的流量预测. 相似文献
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针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。 相似文献