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《机械设计与制造》2015,(10)
多台起重机协作吊装作业可以完成单台起重机难以完成的大型起重吊装任务,构成典型的柔索并联机构。复杂环境中不可避免的存在各种类型的障碍物,大大降低了多起重机协作吊装的效率,同时增加了协作吊装的危险性,因此有必要对多起重机协作吊装进行避障路径规划研究。在多起重机协作吊装三维模型的基础上,建立装备机构运动学、动力学模型,并针对复杂环境,采用改进的人工势场法进行了多起重机协作吊装的避障路径规划数值仿真,得到机构运动和钢丝绳受力规律,为多起重机协作吊装避障路径规划的实际应用提供了理论依据和参考数据,与传统人工势场法规划的路径对比表明了改进人工势场法的有效性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的多供应商选择问题求解 总被引:8,自引:0,他引:8
为克服传统供应商选择过程中只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性,以质量、成本、交货期和交货提前期为评估指标,以最小化评估指标综合值为目标,建立了针对多品种供应条件下多供应商选择的0-1整数规划模型.基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进蚁群求解算法,并阐述了其求解过程.通过模拟算例及对比分析表明,该方法是有效、可行的,它可为企业进行多品种供应的多供应商选择问题提供了可参考的模型和求解算法. 相似文献
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。 相似文献
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针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优和规划路径不平滑等问题,提出一种用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法。首先在状态转移概率中引入平滑函数,使蚂蚁在进行路径节点选择时,考虑路径的平滑性。然后在对路径信息素更新时,引入多目标评价函数;同时提出一种基于熵权的分段信息素更新方式,每次迭代规划路径按多目标评价函数数值进行排序并分段,对不同的分段,引入不同的信息素强度放大系数,提升了算法的收敛速度。最后对规划路径进行二次优化,即先对路径节点进行优化,减少不必要的转弯节点,减小了路径转弯角度以及路径长度;再利用贝塞尔曲线对节点优化后路径的转弯拐点处进行平滑。在20×20的简单和复杂栅格环境中进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯角度更小和路径更加平滑,同时改进蚁群算法的迭代收敛速度更快,验证了改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的优越性。 相似文献
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多CCD系统的调度要求同时兼顾调度质量与实时性。以无人值守变电站视频监视系统为研究对象,在考虑系统特性的基础上,以目标与CCD间距、节点载荷、优先级和模糊预测因子为指标,使用模糊决策动态调整预测区域半径,并建立基于2类决策的快速调度模型。对多目标调度的求解,研究了改进的最大最小蚁群算法,通过引入合适的收敛性判据和状态转移规则,避免了过多使用启发式算法造成的决策耗时,提高了决策的效率和算法的全局搜索能力。最后进行了系统仿真和真实实验,实验结果表明该方法可减少激活节点的数目,特别是对于较复杂的多CCD-多目标调度,能同时保证算法具有较好的实时性和求解性能,验证了模型的有效性。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2017,(12)
在多主体制造资源组合优化配置过程中,当某个制造资源在同一时刻接收到多个订单加工需求而引发冲突时,结合多主体订单对所有制造资源加工优先级的启发式全局冲突协调过程往往被轻视或忽略。针对这一问题,提出一种改进的双维度蚁群算法。该算法将订单的加工路线作为蚂蚁的第一维度路径,将每个资源对于订单的优先级作为蚂蚁的第二维度路径,实现两个方向的启发式搜索。以某建材装备制造集团的外协订单任务资源配置为例,验证了所提理论方法的合理性和有效性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的PID计量精度控制系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域.文章以沥青混合料搅拌设备计量精度控制系统为对象,研究了蚁群算法PID计量精度控制易出现的早熟停滞、初期收敛速度较慢等问题,提出了改进方法,建模仿真表明所设计的PID控制器具有良好的控制性能,较好平衡了计量精度与计量速度的矛盾. 相似文献
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《机械工程与自动化》2020,(1)
针对复杂仓储环境中自动引导车AGV的路径规划问题,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立AGV运行环境,在传统蚁群算法基础上引入方向系数,改进蚁群算法的启发函数,使算法初期在路径选择上具有指向性;其次,加入全局信息素更新机制,以提高算法搜索效率;最后在路径选择过程中引入安全距离判断策略,使AGV在安全距离范围内通过障碍物。仿真结果表明,改进蚁群算法能够快速搜索出最优路径,同时能实现自主避障和避免陷入死锁。 相似文献