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档案专题库是军工院所档案资源建设的重要形式。本文分析了军工院所档案专题库建设的难点,基于此引入了大众分类法,阐述了其内涵和特点。探索了基于大众分类法的军工院所档案专题库建设模式,阐述了通过用户标引、分析聚合、整合发布实现用户、标签、档案资源三者的有机统一,拓展档案工作视野范围,完善档案资源建设路径,实现由“粗放型”专题库到“精准型”专题库转变的策略和方法。 相似文献
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为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过程和染色体交叉方式,并对变异过程进行更贴近实际生产的修改。针对GA难以得到全局最优解的问题,采用变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)策略降低陷入局部最优解的可能性。采用实例计算验证该算法的有效性,可优化传统舾装件托盘拣选方法。 相似文献
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[目的]人工蜂群(ABC)算法具有控制参数少、局部寻优能力强、收敛速度快的特点,但在解决路径寻优问题方面,存在容易陷入局部最优的缺陷。为解决船舶管路系统中的管路路径规划问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。[方法]在传统人工蜂群算法的基础上,在跟随蜂的更新机制中引入遗传算子中的交叉操作,并对交叉算子的交叉概率采用自适应的策略;通过对种群进行的交叉操作寻找全局范围内的新解,并改进侦察蜂寻找新路径的方式,由原来的对路径经过的点进行更新改为对路径中的“路段”进行更新;随后,提出一种适应于解决分支管路路径寻优的改进人工蜂群协同进化算法。[结果]实例验证表明,改进后的人工蜂群算法相比标准人工蜂群算法其路径布置效果能够提升32.3%~37.4%,收敛速度能够提升17.7%~29.9%。[结论]无论是解决单管路还是分支管路,改进后的人工蜂群算法相比传统的人工蜂群算法求解质量更高、收敛速度更快、稳定性更好。 相似文献
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针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率. 相似文献
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为了保证无人船安全行驶,设计动态人工势场法的无人船避障路径规划方法。该方法的全局路径规划部分依据航行环境信息构建栅格地图后,采用A*算法规划无人船的全局路径,并获取无人船的全局路径节点;局部避障路径规划部分将该路径节点作为局部路径的开始节点,利用动态人工势场法规划无人船避障路径。为保证路径规划效果,采用长短记忆循环神经网络和强化学习算法相结合的方式改进动态人工势场法,确保在障碍物运动速度较快时,依旧能够可靠完成无人船避障路径规划。测试结果显示:该方法可完成无人船全局最优路径规划,并有效完成局部避障路径规划,无人船和障碍物的会遇距离和会遇时间分别大于4.26 m和大于15 s,碰撞危险度极低,满足应用标准。 相似文献
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研究了水下滑翔机在单个运动周期下躲避障碍物的路径规划问题,针对水下滑翔机运动特点,采用改进的人工势场法,规划出避障路径。首先,对传统的人工势场法进行改进,以克服局部极值与目标不可达问题,并引入速度势场函数,将静态势场转变为动态势场;然后,将水下滑翔机的运动特性及约束考虑进来,提出障碍物影响半径确定方法;之后,分析了定常海流对路径规划的影响。最后,以HUST-2号水下滑翔机为例在不同情况下进行仿真试验。结果表明,所用方法能使水下滑翔机成功避开水中静态与动态障碍物。 相似文献
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载人潜水器的三维全局路径规划研究对其智能化水平的提高有着重要作用。以“奋斗者”号载人潜水器为研究对象,首先建立三维真实海底地形模型和海流模型;其次,综合考虑路径长度、地形代价和能量消耗代价等目标,建立路径规划的代价函数。最后,使用改进人工蜂群算法对该路径规划问题进行求解,并分别与基本人工蜂群算法、遗传算法和粒子群算法进行比较。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法可以不断跳出局部最优,为载人潜水器高效地规划出满足性能要求的航行路径。 相似文献
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基于知识的集装箱船自动配积载专家系统 总被引:1,自引:0,他引:1
王鸿鹏 《上海海运学院学报》2002,23(1):46-49
针对目前集装箱船配积载中箱位选配尚需依赖于人工经验知识的问题,本文运用知识推理技术设计了集装箱船自动配积载专家系统,并介绍了该系统的设计思想和实现原理,为未来实船集装箱自动配积载智能仪的开发提供理论依据。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
针对原有港口物流路径规划方法在使用无法设定最优路线、造成运输成本较高的问题,引用人工鱼群算法,设计基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划方法。根据港口物流配送路径规划框架,设计港口需求点节点表现形式,并设定路径规划约束条件。根据约束条件结合VPR数学模型,完成配送路径规划模型的构建。引用人工鱼群算法将配送过程模拟为鱼群觅食过程,选定最优行进方向与距离,对上述设定路径规划模型展开优化。至此,基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划方法设计完成。构建实验环节,通过与原有方法规划结果对比可知,此方法规划结果路程缩短于原有方法,有效降低运输成本。综上可知,此方法路径规划能力优化原有方法。 相似文献
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在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。 相似文献