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《中国舰船研究》2020,(1)
[目的]为了提高特定海域内多水下无人航行器(UUV)执行海底声信标搜索任务时的搜索性能,需增加对目标的搜索概率。[方法]首先,给出各UUV所载被动声呐的搜索能力指标函数,采用蒙特卡罗方法模拟海底声信标的坐标位置,并在任务区域建立搜索能力函数,从而得到本次优化任务的优化目标;然后,根据UUV实际执行任务时的队形要求建立本次优化的约束条件,整合得到基于海底声信标搜索概率最大化的多UUV队形优化模型,并使多UUV按照此队形完成指定区域的声信标搜索工作;最后,采用遗传算法对优化模型进行参数优化,通过设定合理的目标函数以及改进传统的遗传算子使目标函数的值达到设定标准,随之取出相应的参数完成值的选择。[结果]将求解出的优化队形与传统优化队形进行对比发现,求解出的优化队形具有更高的发现海底信标的平均概率。[结论]该方法能够有效提升多UUV对海底声信标的搜索性能,并给出合理的队形优化方案。 相似文献
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船舶的工作环境十分复杂,纵向运动参数辨识可以保证船舶的正常航行,避免意外事故的发生。针对当前船舶纵向运动参数辨识方法存在难以找到全局最优值、参数搜索精度低等不足,设计了基于改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法。首先对船舶纵向运动特点进行分析,将船舶纵向运动参数辨识看作是一个非线性优化问题,然后结合船舶纵向运动参数初始化蚁群种群,并通过模拟蚁群的搜索食物机制对船舶纵向运动参数最优解进行查找,当达到最大迭代次数时,得到了最优船舶纵向运动参数,最后对船舶纵向运动参数辨识方法的性能进行测试,改进蚁群算法可以得到高精度的船舶纵向运动参数辨识结果,船舶纵向运动参数辨识误差控制在有效范围内,验证了本文方法的有效性,并与其他船舶纵向运动参数辨识方法进行对比测试,本文方法的船舶纵向运动参数辨识更优,验证了本文方法的优越性。 相似文献
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[目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法(CSSOA)。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群,提高其多样性,并对适应能力差和搜索停滞的麻雀个体进行混沌映射,利用高斯变异提升局部搜索能力和鲁棒性,改进方案优化启发式算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。综合考虑船舶间船速比、最小会遇距离、相对距离、最小会遇时间、相对方位等因素,利用模糊隶属度函数建立船舶碰撞风险模型,并通过多船典型会遇场景进行实例验证。[结果]实验结果显示,改进算法的平均迭代次数较粒子群算法和原麻雀算法分别减少了77.97%和53.57%。[结论]改进后的麻雀优化算法能以更优的收敛速度寻到安全经济的避碰路径,为船舶驾驶员提供避碰决策参考。 相似文献
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蚁群算法在PID参数优化中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。 相似文献
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基于改进蚁群算法的物流网络 总被引:1,自引:0,他引:1
文中将受容量限制的单分配轴-辐式网络抽象为一个三次变量的混合整数线性规划模型方程;提出了一种改进的蚁群算法,将6种局域搜索算子加入算法中,因此具有较高的全局搜索能力和局部搜索能力;同时提出“解对”的概念,对问题的构成进行分解优化,转化为确定问题,切实使本问题符合蚁群算法使用的前提和优势;最后,使用澳大利亚邮政的数据进行选址仿真实验,验证此算法模型在该应用中的求解效率和计算稳定性。 相似文献
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随着人类海洋活动的频繁、气候环境的复杂多变,海上事故频发,而海上救援最关键的是要在最短时间到达搜救点。海上搜索最短路径还受到障碍物、地理环境、天气等条件影响,是一个多条件全局最优问题。本文研究了基于蚁群算法的Dijkstra求解方法,寻找多条件约束下的海上搜救最短路径的全局最优解,最后对算法进行了仿真并与其他路径规划算法做了比较。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2021,35(3)
椭圆偏振光谱方法是获取薄膜复光学常数和厚度的最优光学测量手段之一,椭偏方程作为超越方程,其逆向求解过程中的反演算法直接影响着椭偏数据的处理效率与精度.以前期的蚁群算法为基础,为进一步提高算法的收敛速度和跳出局部最优解的能力,研究了模拟退火算法和蚁群算法的融合策略,并提出了一种基于最优蚂蚁的变步长方法,通过动态改变最优蚂蚁的领域局部搜索步长,提升算法的精细化搜索能力,最终给出了模拟退火-蚁群变步长优化算法.应用该优化算法分析了高温超导薄膜FeSe的椭偏光谱,测试结果表明,该混合优化算法可以实现椭偏数据的精确反演分析,并且具有更快的收敛速度和更优的评价函数. 相似文献
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利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,引入免疫机制对PSO算法进行优化,实现全局搜索。通过免疫机制的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆、选择、淘汰和高频变异,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验表明,改进后的算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,具有优良的自适应调整性能。 相似文献
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针对基本蚁群优化算法在物流配送路径优化应用过程中存在的问题,主要是由信息素全局和局部更新策略而导致车辆选择路径时容易陷入局部最优解的现象,本文详细研究了蚁群算法的改进算法,即最大最小蚁群算法;并引入信息素平滑机制来提升算法的路径探索能力,实现此组合优化理论在带时间窗的车辆路径问题中的应用. 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(6)
在应用现有方法时,由于任务执行与任务调度性能存在问题,因此在舰船网络云资源调度方法的设计中应用蚁群算法,提出一种基于蚁群算法的舰船网络云资源调度方法。在基于蚁群算法对舰船网络云资源调度方法进行设计的过程中,首先需要对舰船网络云资源实施初始化处理。每只蚂蚁都携带着基本任务信息,在此基础上对各资源可能被选的概率进行计算。根据蚁群算法对舰船网络云资源调度模型进行构建,模型由云资源代理模块、云资源目录模块、用户模块、用户代理模块构成。通过进行任务执行时间与调度任务总效用的对比实验,证明该方法的任务执行时间更短、调度任务总效用更高,实现了任务执行与任务调度性能的提升。 相似文献
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由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。 相似文献