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随着无人机在军事领域的广泛应用,越来越多的无人机将应用在未来战场,因此无人机协同规划变得越来越重要。建立了多无人机协同任务分配模型,并研究了模型求解的有效算法。在蚁群算法的基础上提出针对密度较大目标区域的多无人机协同任务规划的优化方法,优化蚁群算法的搜索条件,降低了蚁群算法的时间和空间复杂度。 相似文献
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为了使用蚁群算法来解决经典有0/1背包问题，本文根据TSP问题的蚁群系统模型及转移概率的公式，修改了蚁群算法模型，TSP问题和0/1背包问题的不同之处，在原有的蚁群优化模型的基础上扩展了它的应用范围，用来解决0/1背包问题，通过实验测试改进的算法，结果表明，改进算法的收敛速度得到提高. 相似文献
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通过分析无线网络传输的基本原理及蚁群算法的运算过程,提出了基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议优化设计方法。该优化设计将TSP基本蚁群算法的基本原理和通信路由选择相结合,依据蚂蚁信息素含量及距离竞争机制为通信节点选择最优的通信路径。同时,通过在OPNET Modeler通信仿真软件中建立仿真场景及完成优化方法模型构建,对基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议进行测试验证,并与其它典型无线路由协议进行对比分析。仿真结果表明,在传输延时方面,提出的优化路由协议较AODV协议、DSR协议分别减少了7.5%和9.8%;在吞吐量方面,提出的优化路由协议较AODV协议、DSR协议分别提高了8.4%和7.8%。 相似文献
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提出利用蚁群算法,对用户网上书店的访问纪录进行计算统计,预测出用户最感兴趣的书籍,当此用户访问时把其关注的相关信息显示在网页上。论述了蚁群算法在书店推荐系统中的应用。 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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朱益江 《连云港职业技术学院学报》2007,20(4):24-26
运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步骤与流程.通过仿真比较该算法与基本蚁群算法在解决该问题方面的性能,仿真结果表明该算法在解决Flow Shop方面的问题上能取得满意的效果. 相似文献
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针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。 相似文献
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移动机器人路径规划问题中,当机器人遇到较大障碍物时容易出现震荡现象,文章针对该问题提出一种基于栅格模型和蚁群算法的路径规划算法。当蚁群中的蚂蚁没有遇到障碍物时,优先选择离目标点最近的可行点;当蚂蚁遇到障碍物时,特别是较大障碍物时,改变蚂蚁选择下一步栅格的策略,使之能尽快绕开障碍物,朝着目的地前进。最后的仿真结果显示该算法能在一定程度上消除震荡现象。 相似文献
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为了实现高效的建筑火灾应急救援疏散,分析了将目标检测技术应用于建筑火灾应急处置的可能性.将目标检测算法应用于火灾预警阶段,将Transformer、卷积神经网络CNN和轻量级注意力机制模块CBAM相结合,对火焰和烟雾局部和全局特征进行提取,提高目标检测算法的精度并实现对火灾发生位置的快速定位.提出一种用于路径搜索的改进的蚁群算法,对启发函数和信息素挥发系数进行改进.在案例中,建立栅格图模型,结合定位信息,通过仿真模拟的方式验证方法的有效性.结果表明：相比与YOLOX算法,YOLOX-Swin模型平均精度提高1.5%;改进蚁群算法降低了传统蚁群算法的搜索范围,提高模型的收敛速度,有效避免了模型陷入局部最优解的困境.将火灾预警和火灾人员疏散相结合,建立完整的建筑火灾应急处置方案. 相似文献