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1.
路径规划是移动机器人运动控制中的关键问题。针对传统蚁群算法在机器人全局路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立机器人运动环境模型,然后在传统蚁群算法基础上引入A*搜索算法的估价函数思想,改进蚁群算法的启发函数,增加目标节点与可选行进节点数对启发函数的影响。其次,在信息素更新公式中,通过引入Logistic增长函数对信息素挥发因子作自适应调整,提高算法速度与精度。最后,通过Matlab仿真实验证明,改进蚁群算法比传统算法在路径搜索速度和精度上都有较大提升。 相似文献
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近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。 相似文献
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蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。 相似文献
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吴超越 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(18):24-25
虚拟机资源在云计算环境的分配是云计算的重要技术环节,虚拟资源是否能被高效调用是制约是云计算效率的重要指标.本文提出一种引入蚂蚁相遇机制的改进蚁群算法,并将其应用到云计算虚拟机资源调度中. 相似文献
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朱云霞 《兰州教育学院学报》2011,(6):291-292
蚁群算法是近年新兴的,一种广泛应用于应用数学、计算机等领域的机器学习技术,该算法的发展始于近十来年,很多方面研究都还不够成熟,尤其是对其收敛性和收敛速度的研究更是少之又少,相关研究人员和学者还需要在此方面做出更多的努力。本文先就蚁群算法的基本概况和核心思想进行阐述,进而探讨了目前阶段国内外学者对蚁群算法的收敛性和收敛速度的研究现状,并根据蚁群算法的基本特性,提出了对蚁群算法的收敛速度进行分析的理论,来分析蚁群算法的收敛速度,初步得到了蚁群算法分析收敛速度的设计指导原则。 相似文献
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陈志楚 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(19):31-33
由于指纹的唯一性,指纹识别已成为目前最方便、安全的个人身份鉴定技术之一．而在指纹识别中,指纹匹配的效果最终决定了指纹识别的鉴别率．本文提出了一种基于邻域算法的指纹匹配算法．实验证明,该方法有效实用． 相似文献
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针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是：从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。 相似文献
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结合蚁群算法在解决分类问题方面的优势,以及中文网页内容特征值的离散性特点,提出一种改进的基于蚁群算法的网页分类方法。该算法通过携带类别信息的种群蚂蚁的爬行,在迭代过程中寻找一条最佳路径与之匹配,实现了Web页面的分类。最佳路径通过计算测试文档与每一类别的覆盖集合,进而比较最优覆盖集合得到。其中类别权重计算中引入了文字链接比和标签权值,进一步提高了分类精度。实验证明,引入类别覆盖集的蚁群分类算法能够取得更好的分类效果。 相似文献
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李瑞娟 《柳州职业技术学院学报》2011,11(2):26-30
为了提高电路故障的测试速度和精度．在现有的传统故障测试集生成算法的基础上,引入蚁群生物的路径规划策略,设计一种基于蚁群算法的电路故障最小测试集生成算法。详细阐述蚁群算法的设计思想,给出数字电路测试问题向蚁群规划问题的转换过程,包括基于蚁群算法的最小测试集生成流程。并对设计的电路故障最小测试集生成算法进行了理论上的性能分析和实际的测试验证,测试结果表明该算法具有较高的综合效率。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。 相似文献
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根据蚁群算法和模拟退火算法的特点,提出了一种基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法。该算法充分考虑了目标函数的梯度,当目标函数的梯度过小时,加强当前最优解对应的信息素,使算法快速收敛;当目标函数的梯度过大时,引入回火策略以提高解的质量。将基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法用于旅行商问题,结果表明,与常规模拟退火蚁群算法相比,改进算法的收敛速度和解的质量均有一定程度的改善。 相似文献
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指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化(ACO)算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。 相似文献
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针对协同过滤算法中存在数据稀疏的问题,提出一种基于融合用户标签和蚁群的协同过滤微博推荐算法。将表示用户兴趣的标签引入推荐模型中,利用标签和用户以及标签和微博的关联度,建立用户对微博的兴趣度模型。另外结合蚁群聚类和协同过滤为目标用户进行用户聚类,计算出对目标用户的待推荐微博集。最后利用用户对微博的兴趣度模型从待推荐微博集中选出Top-N为目标用户进行推荐。实验引入标签和蚁群算法的有效性,将测试结果与传统协同过滤推荐算法和纯基于标签的微博推荐算法进行比较,该算法不仅改善了协同过滤算法中数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐准确度有明显提高。 相似文献
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提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点. 相似文献
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蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等。针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新。使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析。结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优。 相似文献
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本文提出了基于改进蚁群算法的非接触人体测量中体型聚类分析方法.选取合适的人体测量特征数据,并进行了正则空间变换.引入路径信息浓度加快了蚁群算法收敛速度.实验结果表明,这一方法可有效适用于非接触人体测量中的体型聚类. 相似文献
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针对传统蚁群算法在处理大学排课问题时易陷入局部最优的不足,提出了一种改进蚁群算法,该算法通过引入具有混合行为的蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象。实验结果表明,改进后的算法可以明显改善排课问题的求解质量。 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。 相似文献