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在预警机指挥引导多机协同空战对抗仿真过程中,为了提高CGF实体的智能性和实时性,对多CGF实体协同作战时目标选择因素进行分析,构建了一种基于变异蚁群算法的多CGF实体协同作战目标选择模型。该模型对蚁群算法中的选择策略进行了改进,引入一种遗传算法的变异算子以减少最优解的搜索时间,改进了搜索空间中信息素的更新方式,提高了模型最优解的搜索能力。运用该模型对多CGF实体协同作战过程进行仿真,仿真结果表明,所提出的变异蚁群算法对多CGF实体目标选择最优解的搜索效率明显优于基本蚁群算法,能够更好地模拟真实作战兵力的目标选择过程。 相似文献
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通过对人工势场法与蚁群算法进行融合,给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划算法。一方面,引入目标点距离影响因子,改善势场力对移动机器人路径搜索的影响,通过改进斥力场函数,避免移动机器人因受到较大的斥力而无法规划出最优路径;另一方面,构造势场力启发函数,同时考虑距离启发信息和势场启发信息,初始化信息素的差异化分配方式有利于提高算法的收敛速度。实验结果表明,融合人工势场蚁群算法相比于文献[15]算法,在最优路径长度、路径转折次数、收敛速度三方面分别提高了2.6%,25%和66.7%,表明了该算法在路径规划方面的优越性。 相似文献
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本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对传统蚁群算法在静态环境进行路径规划时存在初始信息素匮乏,收敛速度慢,搜索不全面的问题,提出了一种融合哈里斯鹰与蚁群算法的路径规划算法。基于栅格法对机器人工作地图进行建模,使用哈里斯鹰算法对蚁群算法中初始参数信息素因子和启发函数因子进行训练,并利用经哈里斯鹰算法优化过的蚁群算法对路径进行搜索,改进信息素更新公式并设定信息素浓度阈值,增加了融合算法的全局搜索能力及收敛速度。仿真实验结果表明,融合算法相较于其它算法在最终解精度、转弯次数等方面有一定的优势,验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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针对传统蚁群算法用于无人机航迹规划时在大空间多维数转弯次数多、收敛速度慢甚至不收敛等问题,提出了一种改进蚁群算法。根据地图构建三维空间模型,采用对空间切片的方式来避免在寻优过程中跨越多个单元格;通过每一代最优路径来更新信息素以及引入距离启发量的策略,增强了算法的收敛性和效率,得出改进蚁群算法相对于传统蚁群算法和快速搜索随机树算法在搜索效率上分别提高了65.9%和18.1%,在平均转弯角度上分别减少了48%和61.2%,在航迹长度上比传统蚁群算法缩短了38.5%的结果。研究所提出的改进蚁群算法能为无人机救灾快速路径规划提供有效的解决方案。 相似文献
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智能混杂算法是当前智能优化算法的研究热点,可以融合多种优化算法的优势,提高算法的性能。单变量边缘分布算法具有大范围快速全局搜索能力,但不能很好地利用系统中的反馈信息;蚁群算法是一种并行的分布式正反馈系统算法,但其初期信息素匮乏,求解速度慢。将单变量边缘分布算法与蚁群算法相结合,可以优势互补。基于上述思想,提出一种基于单变量边缘分布算法与蚁群算法混合的算法,并运用马尔科夫随机过程理论对该算法的收敛性进行了分析,结果表明了该算法的优化解满意值序列是单调不增的和收敛的。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,重点始于组合优化问题的求解.作者运用该算法优化PID控制参数,但在基本蚁群算法中,存在收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷.论文提出了一种具有遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制参数的方法,设计出参数优化图.该方法克服了基本蚁群算法的不足,能够满意地实现PID控制参数优化.仿真结果与Z-N法、遗传算法、基本蚁群算法相比较,优化效果明显得到改善.实验表明,该方法对于控制其他对象和过程也具有应用价值. 相似文献
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针对传统蚁群(ACO)算法在无人机航迹规划中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于改进自适应蚁群(IAACO)算法的无人机航迹规划方法。首先,将角度导向因子引入状态转移规则中,使蚂蚁以更大的概率朝着目标点的方向前进,提高了路径的搜索效率;然后,引入启发式信息自适应调整因子平衡了算法的收敛性和全局搜索能力;最后,通过定义长度指标函数、角度指标函数,进一步建立了航迹优化的目标函数,实现了无人机航迹规划的全局优化。实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,生成的路径更平滑、长度更短。 相似文献
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针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且存在停滞问题,提出一种改进的蚁群算法。为了避免蚁群陷入死锁状态,采用回退策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死亡数量,并且借鉴了狼群分配策略来更新信息素,提高算法全局性,在状态转移概率中引入一个启发因子并进行调整,避免算法陷入停滞。仿真实验结果表明,改进后的蚁群算法收敛速度明显加快,寻优最短路径达到29.73,迭代次数较少28。验证了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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魏星 《智能计算机与应用》2016,(5):48-50
研究网络知识路由问题,提高网络资源搜索质量。针对传统方法在网络资源搜索过程中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致搜索速度慢,效率低的问题。为了提高网络资源搜索效率,提出一种基于改进蚁群的路径搜索算法,在混合信息素更新策略,自适应挥发因子等方面进行改进,并设置了先行蚂蚁和后行蚂蚁。该方法有效地避免了蚁群搜索陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,网络资源搜索效率明显提高,证明是一种有效的优化方法,能够在最短时间找到资源搜索的最优解,是解决网络资源搜索优化问题的有效算法。 相似文献
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改进蚁群算法在交通系统最短路径问题的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中的一个重要功能,为了更为准确快速地找到最优解,这里分析Dijkstra算法处理动态车辆路径问题中的缺陷,提出一种改进的蚁群算法,即在基本蚁群算法中引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.通过建立改进蚁群算法模型,用VC 6.0开发工具,以实际交通地图为例,求解交通网络两点间最短距离;并与基本蚁群算法进行对比.仿真实验表明,传统蚁群算法的平均迭代次数为71.06,改进蚁群算法平均迭代次数为55.82,比传统蚁群算法有了明显的提高.该方法能有效解决交通系统最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值和实际意义. 相似文献
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噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出一种边缘引导的蚁群搜索算法,以解决常用的边缘提取方法抑制噪声能力不强,提取边缘不连续的缺点.此算法首先进行边缘检测获取由真实边缘和噪声组成的可能边缘点;然后利用可能边缘信息引导蚁群迭代搜索局部边缘曲线,并根据蚂蚁搜索曲线的长度更新其行走路径上的信息素分布,使搜索逐渐向真实的边缘收敛;最后,依据信息素遗留提取真实的边缘曲线.相对传统的蚁群算法,该文利用边缘信息引导蚁群搜索,增强了搜索的目的性,提高了算法效率.多组噪声图像的实验表明:该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,在最大限度地保留细节信息的同时抑制噪声. 相似文献