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船舶逆变器是一种具有强耦合的非线性系统,为了提高船舶逆变器的控制精度,设计了基于蚁群优化PID的船舶逆变器控制方法,首先对当前船舶逆变器控制的研究现状进行分析,找出当前控制方法存在的缺陷,然后建立船舶逆变器的PID控制器数学模型,并采用蚁群算法对PID控制器的参数进行在线整定和优化,最后采用仿真测试对蚁群优化PID的船舶逆变器控制方法进行验证性分析,本文方法获得十分理想的船舶逆变器控制结果,尤其在受到外界干扰时,其船舶逆变器控制优越性更加明显。 相似文献
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采用蚁群算法对大型油船中剖面结构进行了优化设计,选取了纵骨型号等18个设计变量,建立了以单位长度中剖面构件重量最轻的目标函数,根据DNV(挪威规范)提取了总纵强度等29个约束条件,从而建立了大型油船中剖面结构优化模型。改进的蚁群算法对该模型进行优化计算,该船的中剖面纵向结构单位长度的重量减轻3.35%,结果表明蚁群算法是行之有效的。 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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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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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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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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针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。 相似文献
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