基于参数自适应蚁群算法对多目标问题的优化被引量：2

下载PDF

导出

摘要针对文献[1]提出的蚁群算法出现的停滞现象,对全局挥发因子α引入自适应策略,形成参数自适应的蚁群算法,并通过加权的方法,将多目标的优化问题转化为单目标优化问题,通过研究优化过程中参数的取值对优化结果的影响,确定出了一组合适的参数组合,在此参数下优化出了较好的解,实验结果表明,此算法对多目标问题的寻优性能良好。

作者周晓静

机构地区广州大学松田学院

出处《电脑知识与技术》 2016年第5期203-205,共3页 Computer Knowledge and Technology

关键词蚁群算法多目标优化自适应

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

参考文献4

1周晓静,吕翠英.基于全局单位化的连续函数优化的改进蚁群算法[J].微电子学与计算机,2009,26(4):54-57. 被引量：4
2岳凤,刘希玉.自适应调整挥发系数的逆向蚁群算法[J].计算机工程与应用,2008,44(3):105-107. 被引量：5
3段海滨,马冠军,王道波,于秀芬.一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法[J].系统仿真学报,2007,19(5):974-977. 被引量：74
4李向丽,杨慧中,魏丽霞.基于退火的蚁群算法在连续空间优化中的应用[J].计算机工程与应用,2007,43(23):74-76. 被引量：14

二级参考文献33

1王颖,谢剑英.一种自适应蚁群算法及其仿真研究[J].系统仿真学报,2002,14(1):31-33. 被引量：232
2段海滨,王道波,朱家强,黄向华.蚁群算法理论及应用研究的进展[J].控制与决策,2004,19(12):1321-1326. 被引量：214
3杜荣华,姚刚,吴泉源.一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解[J].计算机科学,2006,33(6):158-160. 被引量：3
4邓江沙,姚刚.改进的蚁群算法在求解旅行Agent问题中的应用[J].计算机技术与发展,2006,16(7):233-235. 被引量：5
5徐晓华,陈崚.一种自适应的蚂蚁聚类算法[J].软件学报,2006,17(9):1884-1889. 被引量：55
6张宏怡,韩建松.蚁群算法优化策略及其仿真研究[J].计算机工程与应用,2006,42(25):48-49. 被引量：11
7黄挚雄,张登科,黎群辉.蚁群算法及其改进形式综述[J].计算技术与自动化,2006,25(3):35-38. 被引量：21
8宋雪梅,李兵,李晓颖.一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法[J].微电子学与计算机,2006,23(10):173-175. 被引量：4
9高尚,汤可宗,杨静宇.一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法[J].微电子学与计算机,2006,23(12):38-40. 被引量：17
10刘玉霞,王萍,修春波.基于模拟退火策略的逆向蚁群算法[J].微计算机信息,2006,22(12S):265-267. 被引量：10

共引文献89

1唐贤伦,周家林,李腊梅,张毅.基于蚁群系统的仿真机器人足球攻防转换策略[J].系统仿真学报,2015,27(3):534-541. 被引量：1
2罗旭.一种模糊Petri网参数优化的有效方法[J].电脑知识与技术,2007(10):208-210. 被引量：1
3罗旭.基于蚁群学习算法的模糊小波神经网络控制[J].福建电脑,2008,24(1):60-61. 被引量：1
4晁坤,刘运林,杨儒贵.蚁群算法结合微遗传算法优化设计多层雷达吸波涂层[J].功能材料,2008,39(6):1052-1055. 被引量：9
5俞烽,廖文和,谢亚楠,郭宇.连续域蚁群算法在扩散工艺路线优选中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2008,20(7):952-956. 被引量：3
6赵云涛,王京,荆丰伟.用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究[J].系统仿真学报,2008,20(15):4021-4024. 被引量：13
7胡存刚,王群京,李国丽,夏秋实.一种新的SHEPWM三电平逆变系统的仿真和实验研究[J].系统仿真学报,2008,20(16):4425-4428. 被引量：3
8王华,杨存富,刘恒军.改进的蚁群算法及其在弹道优化中的应用[J].计算机工程与应用,2008,44(28):217-219. 被引量：2
9伍家驹,王文婷,杉本英彦,李园庭.四维可视化多目标寻优方法及其在T型滤波器设计中的应用(英文)[J].系统仿真学报,2008,20(20):5563-5568. 被引量：2
10张小广,李绍军,刘漫丹.混合蚁群算法及其在裂解深度建模中的应用[J].化工自动化及仪表,2008,35(6):9-13. 被引量：1

同被引文献7

1杨烜峰,闫文凯.基于BIM技术在逃生疏散模拟方面的初步研究[J].土木建筑工程信息技术,2013,5(3):63-67. 被引量：15
2张培红,张芸栗,梅志斌,董文辉.大型公共建筑物智能疏散路径优化自适应蚁群算法实现及应用[J].沈阳建筑大学学报（自然科学版）,2008,24(6):1055-1059. 被引量：27
3李艳妮,柳娟花.基于Revit的建筑建模技术的初探[J].电脑知识与技术,2011,7(10):7008-7009. 被引量：4
4侯玉成,刘玉宝,梅志斌,吴小川.智能疏散指示系统的疏散路线生成技术[J].消防科学与技术,2014,33(1):89-91. 被引量：7
5张松松,朱宏鹏,金杰,王立鹏.桓仁水电站大坝坝基扬压力与渗流监测分析[J].水利科技与经济,2014,20(2):118-120. 被引量：4
6张猛,朱锦杰.桓仁水电站24号坝段稳定性分析[J].大坝与安全,2015,29(3):46-49. 被引量：1
7高雪,王佳,衣俊艳.基于BIM技术的建筑内疏散路径引导研究[J].建筑科学,2016,32(2):143-146. 被引量：27

引证文献2

1周鹏,王慧琴,卢英.基于BIM的建筑消防疏散路径规划研究[J].消防科学与技术,2019,38(4):489-492. 被引量：23
2纪鹏.改进鸽群算法在水电站发电优化调度中的应用研究[J].中国水能及电气化,2019,0(6):21-25.

二级引证文献23

1何磊.基于BIM的建筑消防疏散路径规划分析[J].消防界（电子版）,2019,5(12):16-16. 被引量：3
2吴琼.大型公共场所安全疏散模拟研究[J].价值工程,2020,39(6):212-213. 被引量：1
3高振华,梁孝.构建基于空间信息技术的古建筑防火体系[J].中国文物科学研究,2020(2):40-44. 被引量：3
4钟炜,李志勇,马晋超.基于BIM技术的高层火灾应急疏散研究[J].消防科学与技术,2020,39(6):790-793. 被引量：11
5邓朗妮,雷丽贞,廖羚,黄静怡,周峥.基于BIM的地铁施工阶段火灾监测预警可视化研究[J].消防科学与技术,2020,39(8):1097-1100. 被引量：7
6李世国,苏卫华,郭鹏飞,张世月,谢鹏发.基于改进A^*算法的无人搜救全局路径规划研究[J].医疗卫生装备,2020,41(12):16-20. 被引量：15
7冯佳莹,方磊,王立幼.基于GIS+BIM技术的智慧消防管理平台设计与实现[J].中国建设信息化,2021(6):82-83. 被引量：5
8宋嘉宝,姜雪,张培红.基于Revit的医院火灾人员疏散路径优化及智能诱导[J].工业安全与环保,2021,47(4):1-5. 被引量：3
9吴迪.商业建筑单体消防指标智能化计算研究[J].安徽理工大学学报（自然科学版）,2021,41(2):68-73. 被引量：2
10丁京.基于BIM的建筑消防疏散路径规划分析[J].今日消防,2021,6(5):127-128. 被引量：1

1李兴远.多目标优化的粒子群算法研究[J].科技通报,2013,29(5):156-159. 被引量：2
2张瑞,万云,熊玉.基于粒子群算法求解约束优化问题的改进算法[J].硅谷,2010,3(8):67-67. 被引量：1
3吴娜.排课算法问题求解探讨[J].科技信息,2011(27).
4曾三友,秦莎,李长河,张青,丁立新.具有偏序属性的偏爱Pareto占优关系[J].计算机学报,2014,37(9):2047-2057. 被引量：1
5田原,胡佳贝.分布式计算机网络结构与优化路径[J].环球市场信息导报,2016,0(25):105-105.
6胡卫东.多传感器用于多目标跟踪的优化分配方法[J].舰船电子工程,2000,20(2):15-17. 被引量：1
7付丽君,周崇.电梯群控系统的上位机软件设计[J].数字技术与应用,2011,29(12):154-155. 被引量：2
8古凌岚,孙素云.基于遗传算法的组合服务选择方法[J].计算机工程与设计,2011,32(11):3877-3880. 被引量：4
9董崇杰,刘毅,彭勇.改进布谷鸟算法在人群疏散多目标优化中的应用[J].系统仿真学报,2016,28(5):1063-1069. 被引量：24
10王海艳,白圆圆.支持二分图语义匹配的组合服务选择方法[J].东南大学学报（自然科学版）,2014,44(3):510-516. 被引量：1

电脑知识与技术

2016年第5期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于参数自适应蚁群算法对多目标问题的优化被引量：2

参考文献4

二级参考文献33

共引文献89

同被引文献7

引证文献2

二级引证文献23

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于参数自适应蚁群算法对多目标问题的优化 被引量：2

参考文献4

二级参考文献33

共引文献89

同被引文献7

引证文献2

二级引证文献23

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于参数自适应蚁群算法对多目标问题的优化被引量：2