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物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证. 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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新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
船舶软件系统可靠性是评价软件系统生命周期的一个重要指标,支持向量机在船舶软件系统可靠性评价中存在的参数优化难题,使得船舶软件系统可靠性评价错误率大。以减少船舶软件系统可靠性评价错误率为目标,提出改进蚁群算法的船舶软件系统可靠性评价方法。首先分析当前船舶软件系统可靠性评价国内外研究状态,指出了参数对船舶软件系统可靠性评价结果的影响程度,然后采用改进蚁群算法对支持向量机的参数进行估计,并应用于船舶软件系统可靠性评价的建模中,最后与传统支持向量机的船舶软件系统可靠性评价方法进行对比分析。结果显示本文算法的船舶软件系统可靠性评价错误率大约为5%,而传统支持向量机误率大约为10%左右,本文算法的船舶软件系统可靠性评价可信度更高。 相似文献
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在海上图像识别系统中,由于海上环境的不稳定及海上噪声的影响,对于海上拍摄图像纹理进行特征值的全面稳定提取还存在很大的提升空间。蚁群算法由于具有全局智能化的搜索能力,且同时有很好的自适应反馈能力及优良的鲁棒性特征而得到广泛应用。本文在研究现有蚁群算法基础上,提出一种新的对海面图像特征提取的有效蚁群算法,从而实现对海上图像有效识别。仿真表明,该算法不仅具有较低的算法复杂度,并且图像识别率较高。 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
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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