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1.
基于群智能混合算法的物流配送路径研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。 相似文献
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5.
为充分提高ATM网络性能,设计一个高效的拥塞控制系统是关键。自适应比特(ABR)业务的流量控制正是ATM网络中一种有效的拥塞控制机制和流量管理手段。在二进制ABR流反馈控制方案中,信元速率和队列的大幅度振荡降低了链路利用率,但它的简洁性对设计高性能交换机又极具吸引力。为此,该文基于流体理论给出了二进制反馈控制的分析模型,并基于该模型。提出了传统PID和智能拥塞控制器的设计方案。然后,该文在相同条件下对两类控制方法进行了仿真,并比较分析了他们的优缺点。最后,该文提出了拥塞控制器的改进方法及下一步研究的课题和思路。 相似文献
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混流车间调度问题有很强的工程背景,一直是调度领域的研究热点。针对简单遗传算法在求解混流车间调度问题时存在的早熟收敛和易陷入局部极值点的现象,提出了多对染色体遗传算法。多对染色体提供了保留低适应度个体中的有用的染色体的功能,这一染色体构成最优解的部分染色体,以增强算法的搜索能力,提高搜索精度;连锁互换交叉算子可以增加个体的多样性,扩展解的搜索空间,进而增强算法的抗早熟能力。仿真实验表明,多对染色体遗传算法比简单遗传算法提高了全局收敛性能,是解决混流车间调度问题的有效方法。 相似文献
8.
在充分分析电厂煤耗计算特点和反平衡计算等现有煤耗计算方法优缺点的基础上,通过应用遗传算法的寻优能力,有效克服了煤耗计算的难点和神经网络在应用时的缺陷。实验表明,经遗传算法优化后的BP神经网络能够为电厂煤耗的在线计算提供了有效途径。 相似文献
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从研究电子化量身定制(eMTM)系统关键技术的角度出发,分析了eMTM在国内外的发展,建立了eMTM系统的框架结构和eMTM的各个子系统:数据描述及应用、数据准备、三维人体测量数据库、人体体型分析、3D人体模型在线仿真、体型和号型以及原型映射等子系统的逻辑模型并研究其实现方法。最后针对一个具体的应用设计了客户/企业在线eMTM服装定制系统的模型。 相似文献
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微机化多功能离子分析器的设计思想 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了MIA-3微机化多功能离子分析器的组成与设计中考虑的几个问题,如组合式、多功能、自动化,智能化、充分利用PC机的显示功能、标准曲线与测定结果的存盘,调用与修正、友好界面等。 相似文献