基于信息融合的分布式多维自适应蚁群优化算法研究

来源 :工业控制计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:matlab_walker
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通过参数优化、与其他优化算法融合等手段对蚁群算法进行改进,能有效地提高蚁群算法的全局寻优能力,改善其收敛性能。随着搜索路径多维,以及复杂分布式系统蚂蚁迭代次数的增加,蚁群动态多样性逐渐消失,容易陷入局部最优。通过对蚁群算法存在的问题进行分析,设计了多维系统各子蚁群时间同步方案以及信息融合时间窗口开启策略;针对影响蚁群算法的主要参数,提出动态认知的参数自适应调整改进算法,实现算法初期路径选择的多样性、成熟后可提高算法的寻优效率。以解决TSP问题为例,对启发式因子、信息素挥发因子等主要参数对蚁群最优路径影响进
其他文献
Live USB上的Linux内核启动时间较长,这使Linux在Live USB上的普及受到了一定的限制。现存的对其进行优化的方法主要是通过配置Linux内核模块以及Linux内核运行参数以减少其
报表在企业日常生产管理中占据着非常重要的地位。组态软件MCGS的数据报表功能在应用上存在着许多局限。介绍了使用Excel VBA处理MCGS报表的方法。这种基于Excel平台的方式不
人脸识别系统的人脸库的建立是一个十分麻烦的工作,需要耗费研究者大量的时间和精力。针对这个情况,提出了一种基于视频建立人脸库的新思路,并通过构建一个人脸识别系统来验证该方法的可行性。首先利用基于肤色的改进的Adaboost算法提取视频中的人脸样本,建立人脸库;然后结合改进的2DPCA人脸识别算法构成一个基于视频的人脸识别系统,用待测视频来检测该系统的人脸识别性能。实验结果表明,该系统有着不错的人脸识
设计了基于ARM9 S3C2416嵌入式人脸检测系统,实现了Adaboost算法完成人脸检测,在对实际的监控视频数据进行测试的结果表明:该系统具有运算速度快、体积小、功耗低、成本低、检测率较高及误检率低等特点,可以推广到视频监控、视频目标跟踪、视频压缩存储等领域中。
目前国内短距离无线数字语音产品大多采用硬件对语音数据编解码,成本较高。Speex作为一种基于码激励线性预测(CELP)算法,因其开源、免软件专利费、多采样率、多位率、高质量
系统辨识的研究一般是将系统的阶次辨识和参数估计分开的,但实际应用过程中这两个问题又是紧密相关的.有的模型阶次辨识过程是伴随着模型的参数估计,因此可以对这类阶次辨识
研究了纺纱企业基于订单的生产模式,分析了车间机台调度的特点。在完成订单的情况下以企业损耗最小化为目标,建立了生产调度的数学模型,并应用遗传算法对其进行求解,最后通过实例
在深入研究某型航空发动机起动过程的基础上,利用改进的多目标粒子群算法对其进行了仿真分析,结果验证了该多目标粒子群算法的快速性、收敛性和仿真的准确性,为改进、调整部
利用图像测量物体尺寸是一种非接触式测量方法。利用微软公司的Kinect相机能获取RGB-D图像的特点,完成了一种非接触式测量方法。并对Kinect相机的测量深度图误差进行了大量实际测量实验得出相关结论,针对Kinect的深度图特点,建立了非接触式测量的相机几何模型,并标定出几何模型的参数,利用所得的参数实际测量、验证并分析了系统的误差,完成了Kinect相机非接触式测量的方法,实现非接触式测量误差
实时操作系统μC/OS-Ⅱ可以在绝大多数8位、16位、32位及64位微处理器、微控制器上运行。阐述了μC/OS-Ⅱ移植到微控制器C8051F040上的方法,并通过编写简单测试程序来检验移植的正