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A Multiple-Neighborhood-Based Parallel Composite Local Search Algorithm for Timetable Problem 认领 引用
1
作者 颜鹤 郁松年 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 2004年第3期301-308,共8页
This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can... This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 展开更多
关键词 multiple neighborhoods parallel composite local search algorithm timetable problem.
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Transitionless driving on local adiabatic quantum search algorithm 认领 引用
2
作者 李风光 鲍皖苏 +4 位作者 张硕 汪翔 黄合良 李坦 马博文 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第1期284-288,共5页
We apply the transitionless driving on the local adiabatic quantum search algorithm to speed up the adiabatic process. By studying quantum dynamics of the adiabatic search algorithm with the equivalent two-level syste... We apply the transitionless driving on the local adiabatic quantum search algorithm to speed up the adiabatic process. By studying quantum dynamics of the adiabatic search algorithm with the equivalent two-level system, we derive the transi- tionless driving Hamiltonian for the local adiabatic quantum search algorithm. We found that when adding a transitionless quantum driving term Ht~ （t） on the local adiabatic quantum search algorithm, the success rate is 1 exactly with arbitrary evolution time by solving the time-dependent Schr6dinger equation in eigen-picture. Moreover, we show the reason for the drastic decrease of the evolution time is that the driving Hamiltonian increases the lowest eigenvalues to a maximum of 展开更多
关键词 transitionless driving local adiabatic quantum search algorithm
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A New Genetic Algorithm Based on Niche Technique and Local Search Method 认领 引用 被引量：3
3
作者 Jinwu Xu, Jiwen Liu Mechanical Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 《Journal of University of Science and Technology Beijing》 2001年第1期63-68,共6页
The genetic algorithm has been widely used in many fields as an easy robust global search and optimization method. In this paper, a new generic algorithm based on niche technique and local search method is presented u... The genetic algorithm has been widely used in many fields as an easy robust global search and optimization method. In this paper, a new generic algorithm based on niche technique and local search method is presented under the consideration of inadequacies of the simple genetic algorithm. In order to prove the adaptability and validity of the improved genetic algorithm, optimization problems of multimodal functions with equal peaks, unequal peaks and complicated peak distribution are discussed. The simulation results show that compared to other niching methods, this improved genetic algorithm has obvious potential on many respects, such as convergence speed, solution accuracy, ability of global optimization, etc. 展开更多
关键词 genetic algorithm (GA) niche technique local search method
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Intelligent Iterated Local Search Methods for Solving Vehicle Routing Problem with Different Fleets 认领 引用
4
作者 李妍峰 李军 赵达 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2007年第4期344-352,共9页
To solve vehicle routing problem with different fleets, two methodologies are developed. The first methodology adopts twophase strategy. In the first phase, the improved savings method is used to assign customers to a... To solve vehicle routing problem with different fleets, two methodologies are developed. The first methodology adopts twophase strategy. In the first phase, the improved savings method is used to assign customers to appropriate vehicles. In the second phase, the iterated dynasearch algorithm is adopted to route each selected vehicle with the assigned customers. The iterated dynasearch algorithm combines dynasearch algorithm with iterated local search algorithm based on random kicks. The second methodplogy adopts the idea of cyclic transfer which is performed by using dynamic programming algorithm, and the iterated dynasearch algorithm is also embedded in it. The test results show that both methodologies generate better solutions than the traditional method, and the second methodology is superior to the first one. 展开更多
关键词 Vehicle routing problem Savings method Iterated dynasearch algorithm Dynamic programming Iterated local search Random kick Cyclic transfer
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Improved Gain Shared Knowledge Optimizer Based Reactive Power Optimization for Various Renewable Penetrated Power Grids with Static Var Generator Participation 认领 引用
5
作者 Xuan Ruan HanYan +4 位作者 DonglinHu Min Zhang YingLi DiHai Bo Yang 《Energy Engineering》 EI 2026年第3期23-56,共34页
An optimized volt-ampere reactive(VAR)control framework is proposed for transmission-level power systems to simultaneously mitigate voltage deviations and active-power losses through coordinated control of large-scale... An optimized volt-ampere reactive(VAR)control framework is proposed for transmission-level power systems to simultaneously mitigate voltage deviations and active-power losses through coordinated control of large-scale wind/solar farms with shunt static var generators(SVGs).The model explicitly represents reactive-power regulation characteristics of doubly-fed wind turbines and PV inverters under real-time meteorological conditions,and quantifies SVG high-speed compensation capability,enabling seamless transition from localized VAR management to a globally coordinated strategy.An enhanced adaptive gain-sharing knowledge optimizer(AGSK-SD)integrates simulated annealing and diversity maintenance to autonomously tune voltage-control actions,renewable source reactive-power set-points,and SVG output.The algorithm adaptively modulates knowledge factors and ratios across search phases,performs SA-based fine-grained local exploitation,and periodically re-injects population diversity to prevent premature convergence.Comprehensive tests on IEEE 9-bus and 39-bus systems demonstrate AGSK-SD’s superiority over NSGA-II and MOPSO in hypervolume(HV),inverse generative distance(IGD),and spread metrics while maintaining acceptable computational burden.The method reduces network losses from 2.7191 to 2.15 MW(20.79%reduction)and from 15.1891 to 11.22 MW(26.16%reduction)in the 9-bus and 39-bus systems respectively.Simultaneously,the cumulative voltage-deviation index decreases from 0.0277 to 3.42×10−4 p.u.(98.77%reduction)in the 9-bus system,and from 0.0556 to 0.0107 p.u.(80.76%reduction)in the 39-bus system.These improvements demonstrate significant suppression of line losses and voltage fluctuations.Comparative analysis with traditional heuristic optimization algorithms confirms the superior performance of the proposed approach. 展开更多
关键词 Gained-sharing knowledge improved algorithm adaptive parameter adjustment simulated annealing local search algorithms diversity enhancement mechanisms wind and solar new energy static var generator reactive power optimization
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全局-局部混合算法瞬变电磁反演与接地网检测 认领 引用 被引量：1
6
作者 卢勇 阎力恒 +2 位作者 谢肖肖 陈嘉昕 李陇杰 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期250-261,共12页
针对瞬变电磁视电阻率法在接地网缺陷检测中面临的非线性反演精度不足、收敛效率低下等问题,提出一种融合遗传算法(genetic algorithms,GA)全局搜索与牛顿法局部优化的智能混合反演方法。针对传统遗传算法在缺陷检测中收敛缓慢、小尺度... 针对瞬变电磁视电阻率法在接地网缺陷检测中面临的非线性反演精度不足、收敛效率低下等问题,提出一种融合遗传算法(genetic algorithms,GA)全局搜索与牛顿法局部优化的智能混合反演方法。针对传统遗传算法在缺陷检测中收敛缓慢、小尺度缺陷敏感度不足的局限,构建“数据驱动-模型约束”反演框架—通过遗传算法的锦标赛选择、动态交叉变异等反压机制,避免单一数据驱动模型的“黑箱映射”局限,实现初始解空间的可解释性搜索;再以全局搜索所得高质量初值作为牛顿法输入,从根本上解决传统迭代方法的“初始值敏感性”问题,形成“全局预搜索-局部细修正”协同反演策略。实验结果表明,在2000~10000组数据场景下,混合算法总体平均总耗时7.2~35.8 s,较传统遗传算法与牛顿法总和耗时(12.0~48.4 s)减少4.8~12.6 s;迭代效率显著提升,达到预设最大迭代次数(100次)终止的案例较牛顿法减少33.6%,迭代次数小于20次的有效解占比提高45.4%;反演精度优势显著,平均误差6.0207×10-8,较传统迭代法与遗传算法分别降低83.65%和98.95%。最后通过野外缩比模型实验验证,该方法可有效识别接地网拓扑结构及部分断裂、缺口等隐蔽缺陷,在复杂工况下的检测精度与效率较单一方法显著提升。 展开更多
关键词 瞬变电磁法 接地网 混合优化算法 全局搜索-局部修正
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耦合形变场与沉陷模型的不规则工作面定位方法 认领 引用
7
作者 陈元非 王磊 王雪林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期3093-3108,共16页
在地下矿产的无证开采、越界(层)开采等非法开采问题的识别中,高效精确获取地下工作面空间特征信息是甄别合法开采和非法开采的前提。传统的非法开采监管方法存在效率低、精度差和可靠性弱等问题。为此,结合地下开采和地表采动形变特征... 在地下矿产的无证开采、越界(层)开采等非法开采问题的识别中,高效精确获取地下工作面空间特征信息是甄别合法开采和非法开采的前提。传统的非法开采监管方法存在效率低、精度差和可靠性弱等问题。为此,结合地下开采和地表采动形变特征之间的关联,探究利用实测地表移动变形数据反演地下采掘工作面空间信息的相关方法及其可行性。针对目前相关方法只能应用于矩形工作面空间特征反演问题的不足,基于全盆地实测地表形变场数据,提出了一种基于模矢法结合形态学(PS&MOR)算法的地下不规则工作面的精准定位方法。该方法将地下工作面的反演定位问题分为地质参数的反演和工作面平面位置反演2部分,利用模矢法反演地质参数部分,嵌套能够反演工作面对应平面栅格位置功能的形态学算法,从而实现地质参数和工作面平面边界的一体反演。通过构建全盆地点云形变场数据,验证方法的可靠性。结果表明:算法具有较高的反演精度,可以较为准确地反演地下工作面空间特征,采高、采深、倾角、倾向反演中误差分别为0.03 m、6.54 m、0.35°、1.04°,工作面边界平面误差小于20 m,角点平面误差小于60 m,角点采深误差小于30 m;算法具有一定的稳定性,可以抵抗一定程度的地面测点密度、监测数据噪声和局部点云数据空洞等因素的影响,可以满足工程定位精度需求。结合某矿73上27不规则工作面反演案例,验证该方法的可靠性。研究成果也为地面沉陷溯源、废弃矿井采矿历史勘察等提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 地表形变场 不规则工作面 精准定位 模矢法 形态学算法
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基于改进遗传算法的纺织车间搬运机器人任务分配 认领 引用
8
作者 李西兴 刘晨明 +2 位作者 王际鹏 李立军 彭文飞 《机床与液压》 北大核心 2026年第5期1-8,共8页
针对纺织车间智能化生产过程中搬运机器人面临的高频次纱线运输问题,提出一种基于改进遗传算法的任务分配方法。考虑搬运机器人的行驶能力、任务时间窗和负载均衡等约束条件,构建以最小化任务成本为优化目标的任务分配模型。为改善传统... 针对纺织车间智能化生产过程中搬运机器人面临的高频次纱线运输问题,提出一种基于改进遗传算法的任务分配方法。考虑搬运机器人的行驶能力、任务时间窗和负载均衡等约束条件,构建以最小化任务成本为优化目标的任务分配模型。为改善传统遗传算法易陷入局部最优问题,引入单机器人插入、单机器人交换、多机器人插入和多机器人交换4种邻域搜索算子,增强算法的搜索能力。最后,在种群迭代中融入自适应变异和干扰操作策略,提升算法收敛速度并确保求解精度。实验结果表明:文中所提改进遗传算法在纺织车间搬运机器人任务分配问题上具有快速收敛能力,处理大规模案例时,其性能提升约30%,任务成本降低约20%,展现出较强的求解能力和较高的稳定性能。 展开更多
关键词 多机器人系统 任务分配 遗传算法 局部搜索
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基于复杂网络高阶结构的局部搜索社团划分改进算法 认领 引用 被引量：1
9
作者 郭晨沛 陶湘园 李睿琪 《系统科学学报》 CSSCI 北大核心 2026年第2期37-45,共9页
社团是复杂网络最重要的非平凡拓扑结构之一,其对于复杂系统的功能实现具有重要意义,如何实现高效、准确的社团划分是复杂网络领域最重要的任务之一。有别于基于模块度优化、动力学或谱分析等方式的经典全局算法,局部搜索(Local Search,... 社团是复杂网络最重要的非平凡拓扑结构之一,其对于复杂系统的功能实现具有重要意义,如何实现高效、准确的社团划分是复杂网络领域最重要的任务之一。有别于基于模块度优化、动力学或谱分析等方式的经典全局算法,局部搜索(Local Search,LS)算法提出了社团中心这一概念,从全新视角出发只需依赖节点局域信息即可在线性时间复杂度内取得很好的社团划分效果,同时具有良好的可解释性,对于处理大规模网络更具优势。然而,原始LS算法使用度值来近似节点影响力,在同质网络中,由于节点度值过于接近,难以基于度值差异识别出社团中心,进而导致划分效果不佳。近期研究表明,复杂网络中的环结构等高阶结构能够更好反映节点影响力,因此我们使用圈比中心性来改进原始LS算法,不仅提高了其在同质网络中的准确率,在绝大多数实际异质网络中也取得了更好的划分效果。 展开更多
关键词 社区结构 社团划分 局部搜索算法 圈比 高阶结构
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基于松树剪枝优化算法的云计算任务调度方法 认领 引用
10
作者 孙鉴 韩梦悦 +2 位作者 张伟 吴雪 申沐奇 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第7期2202-2211,共10页
为了提高云计算环境下的任务调度效率,研究了一种基于松树生长特性的松树剪枝优化算法。该算法借鉴松树剪枝机制,设计了剪枝、探索与生长3种搜索模式,实现了全局与局部搜索的协同优化。实验结果表明,松树剪枝优化算法在不同标准函数测... 为了提高云计算环境下的任务调度效率,研究了一种基于松树生长特性的松树剪枝优化算法。该算法借鉴松树剪枝机制,设计了剪枝、探索与生长3种搜索模式,实现了全局与局部搜索的协同优化。实验结果表明,松树剪枝优化算法在不同标准函数测试中表现出优良的收敛性与稳定性;在云计算任务调度中,与传统算法相比,综合成本降低6.74%,最大完成时间减少21.89%,适应度下降3.87%,有效提升了调度性能与资源利用率。 展开更多
关键词 元启发式算法 松树剪枝算法 全局搜索 局部搜索 标准函数测试 多目标优化 云计算 任务调度
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基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网故障加速定位方法 认领 引用
11
作者 刘康 滕清松 +2 位作者 董武 周明鑫 王平 《自动化与仪表》 2026年第5期94-98,116,共5页
针对传统电磁时间反演故障定位计算效率低的问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网故障加速定位方法。根据行波自然频率共振原理,采用∞-范数判据提升频域抗噪能力;同时,采用sin混沌映射、禁忌搜索、柯西扰动、Metropolis准则... 针对传统电磁时间反演故障定位计算效率低的问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网故障加速定位方法。根据行波自然频率共振原理,采用∞-范数判据提升频域抗噪能力;同时,采用sin混沌映射、禁忌搜索、柯西扰动、Metropolis准则与特征频率约束以此改进哈里斯鹰算法,增强种群多样性和拓宽搜索范围,避免陷入局部最优。通过10 kV配网线路仿真实验,表明该方法成功率达100%,算法性能提升效果显著,有效规避了多分支线路的局部谐振干扰。 展开更多
关键词 改进哈里斯鹰优化算法 禁忌搜索 混沌映射 故障 定位
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基于雾计算的分布式网络优化方法 认领 引用
12
作者 彭永倩 刘鸿 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2026年第6期602-610,共9页
针对智慧茶园环境中分布式网络面临的高延迟与低能效问题,本文提出一种基于雾计算的分布式网络优化算法。本文建立了综合考虑计算能力、通信带宽与能量消耗的多层级网络模型,提出了一个优化框架,能够高效调度任务并进行计算迁移。在此... 针对智慧茶园环境中分布式网络面临的高延迟与低能效问题,本文提出一种基于雾计算的分布式网络优化算法。本文建立了综合考虑计算能力、通信带宽与能量消耗的多层级网络模型,提出了一个优化框架,能够高效调度任务并进行计算迁移。在此基础上,设计了融合自适应惯性权重、局部搜索、遗传交叉和约束惩罚机制的混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,Hybrid-PSO)算法,该算法显著提升了全局搜索能力与解的可行性。实验结果表明,Hybrid-PSO算法在多目标优化问题上,能够有效减少系统总延迟、能耗和任务完成时间,收敛速度也显著优于传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和PSO-GA算法。进一步分析表明,计算迁移与能量感知路由策略的引入,不仅优化了负载均衡,还显著延长了网络的寿命。 展开更多
关键词 雾计算 自适应惯性权重 局部搜索 遗传交叉 约束惩罚机制 改进粒子群算法
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有限滑移接触问题的平衡元法及严格误差估计 认领 引用
13
作者 朱衡绅 郑启升 汪利 《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期75-82,共8页
提出一种基于界面力的平衡有限元方法,并结合对偶分析理论,实现有限滑移接触问题的高精度应力求解以及后验误差严格估计。首先,在有限滑移的框架下推导接触问题的最小余能原理,并通过引入接触约束(接触力为压力),将其转化为二次规划问题... 提出一种基于界面力的平衡有限元方法,并结合对偶分析理论,实现有限滑移接触问题的高精度应力求解以及后验误差严格估计。首先,在有限滑移的框架下推导接触问题的最小余能原理,并通过引入接触约束(接触力为压力),将其转化为二次规划问题;随后,结合宏单元技术构造一种基于界面力的平衡元并代入接触问题的最小余能原理,最终获得严格满足平衡方程的高精度平衡应力场。结合该方法所得到的平衡应力场以及有限元的协调位移场,推导并计算接触问题中的本构关系误差,证明了该本构关系误差是离散误差的严格上界。最后,通过典型的多体接触算例对所提方法进行数值验证。结果显示,所提方法能够保证解的精度、收敛性以及离散误差估计的有效性。 展开更多
关键词 有限滑移接触问题 平衡有限元 余能原理 局部搜索算法 对偶分析
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基于改进遗传算法的冷链物流配送路径优化 认领 引用 被引量：1
14
作者 孙雨辉 潘大志 《西华师范大学学报（自然科学版）》 2026年第1期103-111,共9页
为确保生鲜产品按时按质从冷链配送中心送到客户点,综合考虑车辆制冷、碳排放以及与质量满意度相糅合的惩罚成本等因素,构建以总成本最小化为目标的冷链车辆路径优化模型,提出一种融合遗传算法和局部搜索的改进遗传算法求解并优化该问... 为确保生鲜产品按时按质从冷链配送中心送到客户点,综合考虑车辆制冷、碳排放以及与质量满意度相糅合的惩罚成本等因素,构建以总成本最小化为目标的冷链车辆路径优化模型,提出一种融合遗传算法和局部搜索的改进遗传算法求解并优化该问题。将改进遗传算法与其他4种优化算法运用到Solomon数据集中进行对比试验,同时对新鲜度敏感系数进行分析。试验结果发现,改进遗传算法优化模型的配送总成本最小,寻优性和稳定性具有明显的优势。 展开更多
关键词 冷链物流 车辆路径问题 敏感度 遗传算法 局部搜索
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求解VRP的混合强化学习驱动超启发式自适应遗传算法 认领 引用
15
作者 武保同 陈志祥 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期178-190,共13页
针对带有容量约束的车辆路径问题,提出了一种混合强化学习驱动的超启发式自适应遗传算法进行求解。采用随机贪婪策略生成初始解,设计基于局部搜索策略的路径内优化和两阶段多路径间协同优化框架。提出局部解码策略和基于禁忌搜索的并行... 针对带有容量约束的车辆路径问题,提出了一种混合强化学习驱动的超启发式自适应遗传算法进行求解。采用随机贪婪策略生成初始解,设计基于局部搜索策略的路径内优化和两阶段多路径间协同优化框架。提出局部解码策略和基于禁忌搜索的并行加速策略通过批搜索加快搜索效率。混合强化学习方法在高层策略域内通过对环境的自适应识别,对4种路径内局部搜索策略和16种路径间搜索策略组合决策以诱导搜索到达优质解集中的区域。为说明算法的有效性,采用3组经典测试集中的不同规模的算例,将该算法与遗传算法、蚁群算法、多种强化学习方法驱动的超启发式自适应遗传算法和Gurobi求解器进行对比。对比实验和消融实验结果证明了所提出的混合强化学习驱动的超启发式自适应遗传算法在求解质量上的优越性,为企业优化配送方案决策提供参考依据。 展开更多
关键词 车辆路径问题(VRP) 强化学习 超启发式遗传算法 局部搜索
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基于区域分解的代理辅助多种群差分进化算法 认领 引用
16
作者 于明渊 潘万里 +1 位作者 梁静 岳彩通 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2026年第2期16-26,共11页
在昂贵优化问题中,如果问题的最优解不唯一,那么此类问题被称为昂贵多模态优化问题。然而,在计算资源有限的情况下,求得多个最优解非常困难。并且,现有的代理模型辅助进化算法对多模态属性关注较少。鉴于此,提出了一种基于区域分解的代... 在昂贵优化问题中,如果问题的最优解不唯一,那么此类问题被称为昂贵多模态优化问题。然而,在计算资源有限的情况下,求得多个最优解非常困难。并且,现有的代理模型辅助进化算法对多模态属性关注较少。鉴于此,提出了一种基于区域分解的代理辅助多种群差分进化算法以解决昂贵多模态优化问题。首先,在种群个体初始化阶段,利用个体间距离与目标值的相关性检测潜在子区域,并划分子种群以探索多个最优解。其次,进化前期,利用差分进化算法在每个子种群中进行全局搜索,以捕获多个最优解。在进化前期获取多个最优个体后,采用协方差矩阵自适应进化策略对最优个体开展局部搜索以提高最优解的质量。此外,提出了一种填充准则,可根据特定参数自适应选择合适的个体进行真实评价,以提升代理模型的精确性和泛化能力。最后,将所提算法与其他7种算法在20个测试函数上进行对比。结果表明:所提算法的PR指标在13个函数上取得了最优结果,且最多在5个函数上略差于对比算法,所提算法在求解昂贵多模态优化问题上性能良好。 展开更多
关键词 昂贵多模态优化 差分进化 局部搜索 代理辅助进化算法
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面向超低空电磁威胁域的无人机群ELPIO协同路径规划算法 认领 引用
17
作者 郑菊红 宁昕 +1 位作者 林时尧 刘大卫 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期32-42,共11页
针对超低空电磁威胁域中障碍物分布密集、种类多、电磁威胁强,导致无人机群协同路径规划效率低、合理性差、易受扰等问题,提出一种改进的鸽群优化算法,提升无人机飞行的安全性及无人机群整体工作效能。分析超低空电磁威胁域的特点,并对... 针对超低空电磁威胁域中障碍物分布密集、种类多、电磁威胁强,导致无人机群协同路径规划效率低、合理性差、易受扰等问题,提出一种改进的鸽群优化算法,提升无人机飞行的安全性及无人机群整体工作效能。分析超低空电磁威胁域的特点,并对多种类型的障碍物进行建模。在传统鸽群优化算法的不同阶段,分别引入精英学习因子和局部搜索策略,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。分别开展仿真实验和虚拟场景验证,并进行对比分析。研究结果表明,新算法具有较好的全局搜索能力,航路代价值更低,收敛速度更快,可为无人机群在超低空电磁威胁域内进行安全高效的路径规划提供支撑。 展开更多
关键词 无人机群协同 超低空威胁 路径规划 精英学习 局部搜索 改进鸽群优化算法
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基于改进的DTW算法和边界搜索策略的地磁匹配定位算法研究 认领 引用
18
作者 徐薪贺 万云霞 +4 位作者 王靖妍 马伟严 高汉林 邹连旭 庞娜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期332-338,共7页
针对传统地磁匹配中动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)应用于地磁定位时存在误差较大、匹配速度较慢的问题,提出一种基于改进的DTW算法和边界搜索策略的地磁匹配定位方法。首先将传统地磁数据序列变换为一阶导数序列,其更能... 针对传统地磁匹配中动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)应用于地磁定位时存在误差较大、匹配速度较慢的问题,提出一种基于改进的DTW算法和边界搜索策略的地磁匹配定位方法。首先将传统地磁数据序列变换为一阶导数序列,其更能反应地磁场的变化趋势,以提高匹配的准确性。引入有限窗口对DTW算法计算单元数进行限制,以加快匹配速度。同时,采用边界搜索策略进行局部筛选,约束相邻两次定位点间的距离,避免出现不合理匹配点的现象。实验结果表明,所提算法相比传统DTW算法在室内环境下定位精度最高可提升87%,处理速度提升15%;室外环境下定位精度可提升17%,处理速度提升52%。研究成果满足地磁定位的实时性、高精度的需求,具有很强的实用性和广阔的发展空间。 展开更多
关键词 地磁定位算法 DTW 有限窗口 边界搜索策略
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Solving Travelling Salesman Problem with an Improved Hybrid Genetic Algorithm 认领 引用 被引量：7
19
作者 Bao Lin Xiaoyan Sun Sana Salous 《Journal of Computer and Communications》 2016年第15期98-106,共9页
We present an improved hybrid genetic algorithm to solve the two-dimensional Eucli-dean traveling salesman problem (TSP), in which the crossover operator is enhanced with a local search. The proposed algorithm is expe... We present an improved hybrid genetic algorithm to solve the two-dimensional Eucli-dean traveling salesman problem (TSP), in which the crossover operator is enhanced with a local search. The proposed algorithm is expected to obtain higher quality solutions within a reasonable computational time for TSP by perfectly integrating GA and the local search. The elitist choice strategy, the local search crossover operator and the double-bridge random mutation are highlighted, to enhance the convergence and the possibility of escaping from the local optima. The experimental results illustrate that the novel hybrid genetic algorithm outperforms other genetic algorithms by providing higher accuracy and satisfactory efficiency in real optimization processing. 展开更多
关键词 Genetic Algorithm Hybrid Local Search TSP
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基于混合策略的动态图顶点覆盖边增量自适应算法 认领 引用
20
作者 唐文睿 陈京荣 张雪倩 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第5期101-111,共11页
顶点覆盖问题是图论中一个经典的组合优化问题,在实际问题中具有重要应用。对于动态图环境,随着边不断增量式加入,传统静态算法需从头求解,计算代价高且难以保持解结构的稳定性,因此,本文提出混合策略边增量顶点覆盖算法(hybrid edge-in... 顶点覆盖问题是图论中一个经典的组合优化问题,在实际问题中具有重要应用。对于动态图环境,随着边不断增量式加入,传统静态算法需从头求解,计算代价高且难以保持解结构的稳定性,因此,本文提出混合策略边增量顶点覆盖算法(hybrid edge-incremental vertex cover,HEIVC)。算法在初始极小顶点覆盖基础上,融合快速候选生成、子图局部搜索与边独立子集划分与冲突图的候选构造3种互补策略,并通过自适应模块选择机制在不同增量尺度和局部扰动条件下动态调整启用策略,旨在保证解合法性与极小性的同时提高稳定性与质量。对比现有2-近似贪心算法和IMVC算法,结果表明,HEIVC在不同模块组合下的覆盖规模表现出显著优势,验证了算法在动态图增量维护中的有效性。 展开更多
关键词 动态图算法 顶点覆盖 增量算法 混合策略 局部搜索 冲突图
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