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基于ISTASA算法的带软时间窗的车辆路径问题研究 认领 引用 被引量：1
1
作者 王名霞 韩晓霞 +2 位作者 曹阳 武晋德 申亚迪 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第6期1101-1109,共9页
【目的】带时间窗的车辆路径问题是经典的组合优化问题,是物流配送系统的关键。在实际物流配送中,企业常采用超时赔付的方法解决配送超时的问题,从而提高客户满意度。【方法】针对这一现象,提出了带软时间窗的具有容量限制的车辆路径问... 【目的】带时间窗的车辆路径问题是经典的组合优化问题,是物流配送系统的关键。在实际物流配送中,企业常采用超时赔付的方法解决配送超时的问题,从而提高客户满意度。【方法】针对这一现象,提出了带软时间窗的具有容量限制的车辆路径问题(CVRPSTW),并采用罚函数法,建立以总运输成本最少为目标的CVRPSTW优化模型。为了更好地求解CVRPSTW,基于状态转移模拟退火(STASA)算法,提出了改进状态转移模拟退火(ISTASA)算法。【结果】研究以Solomon基准作为算例,分别采用ISTASA算法、STASA算法和一些经典的启发式算法对CVRPSTW进行求解,通过比较各算法的求解质量,验证算法的有效性。结果表明,在大多数Solomon实例上,ISTASA算法的求解质量显著优于其它方法。 展开更多
关键词 车辆路径问题 软时间窗 总运输成本 罚函数法 改进状态转移模拟退火算法
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Risk adjustable optimal operation for electricity-hydrogen integrated energy system based on chance constrained goal programming 认领 引用
2
作者 ZHOU Xiao-jun HU Jia-ming +1 位作者 LI Chao-jie YANG Chun-hua 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第6期2224-2238,共15页
The electricity-hydrogen integrated energy system(EH-IES)enables synergistic operation of electricity,heat,and hydrogen subsystems,supporting renewable energy integration and efficient multi-energy utilization in futu... The electricity-hydrogen integrated energy system(EH-IES)enables synergistic operation of electricity,heat,and hydrogen subsystems,supporting renewable energy integration and efficient multi-energy utilization in future low carbon societies.However,uncertainties from renewable energy and load variability threaten system safety and economy.Conventional chance-constrained programming(CCP)ensures reliable operation by limiting risk.However,increasing source-load uncertainties that can render CCP models infeasible and exacerbate operational risks.To address this,this paper proposes a risk-adjustable chance-constrained goal programming(RACCGP)model,integrating CCP and goal programming to balance risk and cost based on system risk assessment.An intelligent nonlinear goal programming method based on the state transition algorithm(STA)is developed,along with an improved discretized step transformation,to handle model nonlinearity and enhance computational efficiency.Experimental results show that the proposed model reduces costs while controlling risk compared to traditional CCP,and the solution method outperforms average sample sampling in efficiency and solution quality. 展开更多
关键词 electricity-hydrogen integrated energy system chance constrained goal programming risk adjustment state transition algorithm
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面向移动机器人路径规划的强化学习改进蚁群算法 认领 引用 被引量：1
3
作者 李艳 廖张浩 李明辉 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期143-155,共13页
针对蚁群算法在路径规划中存在的搜索效率低、易陷入死锁及局部最优等问题,提出了一种融合强化学习机制的改进蚁群算法。利用Q-Learning对环境进行探索,并将训练得到的Q表转换为非均匀初始信息素分布,从而有效减少算法初期的盲目搜索。... 针对蚁群算法在路径规划中存在的搜索效率低、易陷入死锁及局部最优等问题,提出了一种融合强化学习机制的改进蚁群算法。利用Q-Learning对环境进行探索,并将训练得到的Q表转换为非均匀初始信息素分布,从而有效减少算法初期的盲目搜索。在状态转移概率中联合引入角度启发函数与优化后的距离启发函数,既增强了路径选择的方向性,又有效降低了死锁概率。设计自适应伪随机状态转移策略,根据最优与最差路径的相似度动态调整阈值,提高算法的全局探索能力。提出基于奖惩机制的多策略信息素更新方法,有效强化优质路径、抑制劣质路径,并对死锁路径的信息素衰减,进一步减少死锁蚂蚁数量。在不同规模的栅格地图以及ROS环境下的仿真实验结果表明所提出的算法在收敛速度、全局搜索能力和算法稳定性方面均优于传统蚁群算法和其他对比算法。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 强化学习 伪随机状态转移 死锁 多策略信息素更新
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基于改进蚁群算法的AODV路由协议优化 认领 引用
4
作者 刘海波 雷冰冰 +1 位作者 王晓峰 马占有 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第2期141-146,共6页
针对基本蚁群算法优化的AODV路由协议存在收敛速度慢、易陷入局部最优和网络能耗高等问题,提出一种基于改进蚁群算法的AODV路由协议方法。该方法在状态转移概率公式中引入节点能量信息和能量阈值,建立网络能量均衡的路由选择机制,以平... 针对基本蚁群算法优化的AODV路由协议存在收敛速度慢、易陷入局部最优和网络能耗高等问题,提出一种基于改进蚁群算法的AODV路由协议方法。该方法在状态转移概率公式中引入节点能量信息和能量阈值,建立网络能量均衡的路由选择机制,以平衡网络路由节点能耗,避免出现节点失效。通过综合考虑节点能量、路由跳数及距离来改进信息素增量规则,增加对构建路由的导向,避免陷入局部最优,从而加快算法收敛速度。优化信息素浓度更新方式,增强短路由对蚁群的引导能力,以提升算法搜索效率。仿真结果表明:该算法收敛速度快,寻优能力高效,稳定性好且能耗低。 展开更多
关键词 AODV 蚁群算法 网络能量均衡 信息素浓度 状态转移概率
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途经点约束下的模型预测与反演制导控制及优化 认领 引用
5
作者 谭天乐 史树峰 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第14期145-154,共10页
面向空间近距离交会对接、编队构型、在轨服务和穿行规避等任务场景需求,在起止状态明确,需经过若干期望途经点的空间连续有限推力相对制导过程中,为获得航天器的最优燃料消耗,需优化制导轨迹及控制过程,确定合理的途经顺序、途经时刻... 面向空间近距离交会对接、编队构型、在轨服务和穿行规避等任务场景需求,在起止状态明确,需经过若干期望途经点的空间连续有限推力相对制导过程中,为获得航天器的最优燃料消耗,需优化制导轨迹及控制过程,确定合理的途经顺序、途经时刻和途经速度。在离散时间系统中,利用系统动力学状态转移模型,通过变量替换和递进迭代方法,用已知的状态和待求的制导控制序列表示未知的途经点相对速度,结合广义逆最小二乘解,得到全局二范数最优的控制序列,进而设计出了时间和途经点位置约束下,空间相对制导的模型预测与反演制导控制方法。为进一步优化制导过程燃料消耗,采用遗传算法搜索经过各途经点的途经顺序和最优时刻。近圆轨道交会制导控制的仿真结果表明,在约束/不约束途经点途经顺序、经过时间条件下,所提出的方法能够在与途经时刻、途经顺序相关的3种场景下,实现精度高、代价小以及柔滑平顺的相对制导控制燃料消耗寻优。 展开更多
关键词 途经点 多脉冲制导 状态转移 交会对接 模型预测与反演控制 离散时间系统 遗传算法
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A New Filter Collaborative State Transition Algorithm for Two-Objective Dynamic Reactive Power Optimization 认领 引用 被引量：5
6
作者 Hongli Zhang Cong Wang Wenhui Fan 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第1期30-43,共14页
Dynamic Reactive Power Optimization(DRPO) is a large-scale, multi-period, and strongly coupled nonlinear mixed-integer programming problem that is difficult to solve directly. First, to handle discrete variables and s... Dynamic Reactive Power Optimization(DRPO) is a large-scale, multi-period, and strongly coupled nonlinear mixed-integer programming problem that is difficult to solve directly. First, to handle discrete variables and switching operation constraints, DRPO is formulated as a nonlinear constrained two-objective optimization problem in this paper. The first objective is to minimize the real power loss and the Total Voltage Deviations(TVDs), and the second objective is to minimize incremental system loss. Then a Filter Collaborative State Transition Algorithm(FCSTA) is presented for solving DRPO problems. Two populations corresponding to two different objectives are employed. Moreover, the filter technique is utilized to deal with constraints. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated through the results obtained for a 24-hour test on Ward & Hale 6 bus, IEEE 14 bus, and IEEE 30 bus test power systems. To substantiate the effectiveness of the proposed algorithms, the obtained results are compared with different approaches in the literature. 展开更多
关键词 dynamic reactive power optimization filter collaborative state transition algorithm Ward & Hale 6 bus IEEE 14 bus IEEE 30 bus
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基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断 认领 引用 被引量：7
7
作者 唐明珠 匡子杰 +3 位作者 吴华伟 胡嘉豪 毛学魁 彭巨 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期119-125,共7页
针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系... 针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高. 展开更多
关键词 多类最优间隔分布机 状态转移算法 故障检测 风电机组 SCADA系统 进化算法
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基于量子蚁群算法的电网接地故障定位方法 认领 引用
8
作者 戴舟波 张霞 《微型电脑应用》 2026年第6期294-298,共5页
为确定接地故障位置,提出基于量子蚁群算法的电网接地故障定位方法。所提出的方法将量子计算和蚁群算法相结合,利用量子态表示接地故障定位候选解。通过量子编码确定可行解搜索空间,利用量子门实现状态转移,再结合接地故障状态的评价函... 为确定接地故障位置,提出基于量子蚁群算法的电网接地故障定位方法。所提出的方法将量子计算和蚁群算法相结合,利用量子态表示接地故障定位候选解。通过量子编码确定可行解搜索空间,利用量子门实现状态转移,再结合接地故障状态的评价函数更新信息素浓度,获取接地故障定位结果。测试结果显示:所提出的方法定位的误判概率均在0.2%以内,不同接地故障定位结果和实际结果之间的偏差均在2.00 m以内;当多点接地故障同时发生在主馈线和支路馈线时,所提出的方法依旧能够精准确定故障位置。 展开更多
关键词 量子蚁群算法 接地故障定位 量子编码 状态转移 量子门
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基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量 认领 引用 被引量：5
9
作者 秦美华 朱红求 +3 位作者 李勇刚 陈俊名 张凤雪 李文婷 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期3458-3464,共7页
针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足... 针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。 展开更多
关键词 软测量 废水处理过程 动力学模型 状态转移算法 电化学过程
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基于改进STA的含风电场电力系统动态经济调度 认领 引用 被引量：7
10
作者 王鹏鲲 王聪 张宏立 《计算机仿真》 北大核心 2022年第9期130-135,155,共6页
含风电场电力系统动态经济调度问题具有高维度、非线性、多约束的特点,同时需要考虑风电的随机性。针对上述问题提出一种基于镜像变换和动态坐标变换的状态转移算法(MTSTA),并使用一种新型的处理约束的修复方法配合罚函数对约束条件进... 含风电场电力系统动态经济调度问题具有高维度、非线性、多约束的特点,同时需要考虑风电的随机性。针对上述问题提出一种基于镜像变换和动态坐标变换的状态转移算法(MTSTA),并使用一种新型的处理约束的修复方法配合罚函数对约束条件进行处理。镜像变换和动态坐标变换的加入丰富了候选解的多样性,提高了算法的收敛速度和寻优精度。用含一座风电场的10机系统作为算例,与其它几种算法进行对比,仿真结果验证了上述算法求解含风电场电力系统动态经济调度问题的优越性。 展开更多
关键词 经济调度 状态转移算法 约束处理 镜像变换
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A Multi-Strategy-Improved Northern Goshawk Optimization Algorithm for Global Optimization and Engineering Design 认领 引用
11
作者 Liang Zeng Mai Hu +2 位作者 Chenning Zhang Quan Yuan Shanshan Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第7期1677-1709,共33页
Optimization algorithms play a pivotal role in enhancing the performance and efficiency of systems across various scientific and engineering disciplines.To enhance the performance and alleviate the limitations of the ... Optimization algorithms play a pivotal role in enhancing the performance and efficiency of systems across various scientific and engineering disciplines.To enhance the performance and alleviate the limitations of the Northern Goshawk Optimization(NGO)algorithm,particularly its tendency towards premature convergence and entrapment in local optima during function optimization processes,this study introduces an advanced Improved Northern Goshawk Optimization(INGO)algorithm.This algorithm incorporates a multifaceted enhancement strategy to boost operational efficiency.Initially,a tent chaotic map is employed in the initialization phase to generate a diverse initial population,providing high-quality feasible solutions.Subsequently,after the first phase of the NGO’s iterative process,a whale fall strategy is introduced to prevent premature convergence into local optima.This is followed by the integration of T-distributionmutation strategies and the State Transition Algorithm(STA)after the second phase of the NGO,achieving a balanced synergy between the algorithm’s exploitation and exploration.This research evaluates the performance of INGO using 23 benchmark functions alongside the IEEE CEC 2017 benchmark functions,accompanied by a statistical analysis of the results.The experimental outcomes demonstrate INGO’s superior achievements in function optimization tasks.Furthermore,its applicability in solving engineering design problems was verified through simulations on Unmanned Aerial Vehicle(UAV)trajectory planning issues,establishing INGO’s capability in addressing complex optimization challenges. 展开更多
关键词 Northern Goshawk Optimization tent chaotic map T-distribution disturbance state transition algorithm UAV path planning
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基于状态转移算法的燃气管道微小泄漏定位研究 认领 引用 被引量：4
12
作者 翟庆波 宁方立 +2 位作者 黄丛慧 韦娟 苏兆婧 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期139-148,共10页
针对当前基于传声器阵列的燃气管道泄漏定位算法中有网格法存在的基不匹配问题、无网格法不能计算泄漏源声功率以及易受环境噪声影响的问题,提出了基于状态转移算法的燃气管道微小泄漏定位算法。由于燃气管道出现微小泄漏时会产生泄漏超... 针对当前基于传声器阵列的燃气管道泄漏定位算法中有网格法存在的基不匹配问题、无网格法不能计算泄漏源声功率以及易受环境噪声影响的问题,提出了基于状态转移算法的燃气管道微小泄漏定位算法。由于燃气管道出现微小泄漏时会产生泄漏超声,通过声传播模型计算传声器阵列测量到的泄漏声信号并计算互谱矩阵的理论值,同时根据传声器阵列实际测量的泄漏声信号计算互谱矩阵的实际值,由互谱矩阵的理论值与实际值建立能量函数并通过状态转移算法对能量函数做全局寻优实现泄漏定位。搭建了燃气管道微小泄漏试验平台并设计了垫片泄漏和阀门泄漏定位试验,试验结果表明所提算法能准确定位包括垫片及阀门泄漏在内的燃气管道微小泄漏,与常规波束形成算法相比,所提算法空间分辨率更高,同时在不同定位频率下垫片泄漏的声压级误差均至少降低了25 dB、阀门泄漏的声压级误差均至少降低了20 dB,在不同定位距离下垫片泄漏的声压级误差均至少降低了15 dB、阀门泄漏的声压级误差均至少降低了20 dB,表明所提算法对泄漏源的声压级预测更加准确。 展开更多
关键词 状态转移算法 燃气管道 微小泄漏 超声定位 传声器阵列
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基于深度强化学习的离散状态转移算法求解柔性作业车间调度问题 认领 引用 被引量：4
13
作者 朱家政 王聪 +2 位作者 李新凯 董颖超 张宏立 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第4期1385-1394,共10页
柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到... 柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到FJSP需要同时对工序排序、机器分配同时进行调度安排,结合工序编码和机器编码,设计了一种能够充分表达当前调度问题的状态特征;针对工序排序、机器分配设计了多种基于关键路径的搜索操作;通过强化学习的训练,能够有效地引导智能体选择正确的搜索操作优化当前的调度序列。通过基于不同数据集的仿真实验,验证了算法各环节的有效性,同时在相同算例上以最小化最大完工时间为对比指标与现有算法进行了比较,对比结果表明了所提算法能够在多数算例上以更短的完工时间对算例完成求解,有效地求解了柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 离散状态转移算法 近端策略优化算法 柔性作业车间调度
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ChannelLink:基于链下状态通道的跨片状态迁移协议 认领 引用 被引量：2
14
作者 贾林鹏 孙毅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第3期1327-1354,共28页
跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时... 跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时确认的特点,提出了ChannelLink跨片状态迁移协议,将现有协议中紧密耦合的三阶段处理过程解耦,有效降低了跨片交易平均开销,提升了状态迁移效率.基于此,设计了一种低开销链下通道路由算法.该算法基于状态迁移交易与链下通道拓扑等特征,通过改进遗传算法,求解最优状态路由方案,兼顾迁移效率的同时,降低了用户跨片状态迁移开销.最后,实现了ChannelLink协议原型系统,并基于比特币交易以及闪电网络状态信息构造数据集进行实验验证.实验结果表明,该协议在16个分片、跨片交易比例为5.21%的场景下,分片系统吞吐量提升7.04%,交易确认延迟降低52.51%,跨片状态迁移开销下降45.44%以上,并且随着分片数量与跨片交易比例的上升,该协议的性能优势逐步扩大. 展开更多
关键词 区块链 分片 状态迁移 状态通道 路由算法
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基于状态转移算法的机器人路径规划仿真 认领 引用 被引量：2
15
作者 李晓波 王亦雷 +1 位作者 王兴 孙超利 《计算机仿真》 2025年第9期332-338,共7页
针对机器人在三维空间中使用采样算法进行路径规划时,出现的收敛速度慢、实时性差等问题,提出了基于状态转移算法的采样算法。算法首先改进了原算法中的局部采样和全局采样的采样算子,以减少路径的抖动和提高全局性。其次,设计了一种状... 针对机器人在三维空间中使用采样算法进行路径规划时,出现的收敛速度慢、实时性差等问题,提出了基于状态转移算法的采样算法。算法首先改进了原算法中的局部采样和全局采样的采样算子,以减少路径的抖动和提高全局性。其次,设计了一种状态概率函数,根据两点间距离、障碍物分布和斥力的影响,引导采样点向终点靠近或远离障碍物。最后,设计两种算法流程分别适应实时环境下的快速规划和全局最优路径求解需求。通过仿真,验证了上述算法的有效性和优越性,与原有算法相比,局部状态转移算法在规划时间和迭代次数上平均减少了约42%和28%,全局状态转移算法路径长度和路径曲率上平均减少了约24%和51%。 展开更多
关键词 路径规划 状态转移算法 避障 无人机 三维空间
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基于麻雀搜索-蚁群算法的移动机器人路径规划研究 认领 引用 被引量：2
16
作者 董建林 官源林 +2 位作者 程琪 许广胜 王体晨 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期58-66,10,共9页
针对传统蚁群算法在路径规划应用中存在最优路径长、收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于麻雀搜索-蚁群算法的移动机器人路径规划方法。在麻雀搜索-蚁群算法中,首先,通过麻雀搜索算法形成次优路径,按照次优路径生成蚁群算法的初始信息素... 针对传统蚁群算法在路径规划应用中存在最优路径长、收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于麻雀搜索-蚁群算法的移动机器人路径规划方法。在麻雀搜索-蚁群算法中,首先,通过麻雀搜索算法形成次优路径,按照次优路径生成蚁群算法的初始信息素分布;其次,在状态转移概率的计算中,引入A*算法启发式函数、弯折约束因子以及距离权重系数,使蚁群算法在每一节点的状态转移概率达到最优,以缩短最优路径;最后,在信息素更新策略中,采用基于迭代、角度因素以及奖惩机制的自适应信息素更新策略,加快蚁群算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够生成高质量的最优解,在收敛速度上较其他方法有所提升,转折次数有所减少。此外,该方法在路径平滑度和适应复杂地图的鲁棒性方面表现出显著优势,进一步验证了其在复杂环境下的实用性和稳定性。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径规划 状态转移概率 信息素更新策略
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基于改进蚁群算法的煤矿车辆行驶路径智能规划 认领 引用 被引量：1
17
作者 刘焱 《电子设计工程》 2025年第14期166-170,175,共5页
为了优化车辆行驶路径,并实时适应煤矿路况变化,提高运输效率和车辆行驶安全,提出了基于改进蚁群算法的煤矿车辆行驶路径智能规划方法。该方法在传统的蚁群算法基础上,改进启发函数设置、改进状态转移概率、更新信息素方式,根据更新后... 为了优化车辆行驶路径,并实时适应煤矿路况变化,提高运输效率和车辆行驶安全,提出了基于改进蚁群算法的煤矿车辆行驶路径智能规划方法。该方法在传统的蚁群算法基础上,改进启发函数设置、改进状态转移概率、更新信息素方式,根据更新后的信息素和启发函数计算煤矿车辆行驶路径的转移概率,为每辆煤矿车辆选择最佳转移路径,并动态更新信息素以反映路径优劣,通过多轮迭代规划,智能规划出最优煤矿车辆行驶路径。实验结果表明,该方法所规划出的路径转折点数更少,能够减少车辆在实际行驶过程中的转向次数,具备高度的智能性和灵活性,能够实时监测并识别煤矿区域中的各种障碍物,并可在全局范围内搜索最短的车辆行驶路径。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 煤矿车辆 路径规划 启发函数 状态转移概率 信息素
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基于蚁群算法的露天矿无人驾驶卡车智能调度方案 认领 引用
18
作者 艾尔希丁·艾尔肯 《机械设计与制造工程》 2025年第9期35-40,共6页
针对露天矿智能开采与运输成本高的问题,将卡车输送做功分解为克服阻力做功与克服重力做功,构建以输送做功最少为优化目标的露天采矿无人驾驶卡车智能调度方法。结果显示,该方法规划路径更加清晰,总调度距离明显优于传统算法,最优路径... 针对露天矿智能开采与运输成本高的问题,将卡车输送做功分解为克服阻力做功与克服重力做功,构建以输送做功最少为优化目标的露天采矿无人驾驶卡车智能调度方法。结果显示,该方法规划路径更加清晰,总调度距离明显优于传统算法,最优路径长度为402.4 km。同时,该方法具有更短的运输时间和更低的能量消耗,可以显著提高露天矿山的作业分配效率,满足矿山的实际作业需要,在解决露天矿无人驾驶卡车智能调度问题时有较大的参考价值。 展开更多
关键词 露天矿 无人驾驶卡车 状态转移 蚁群优化算法 交叉算子 智能调度
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Semi-valid Fuzz Testing Case Generation for Stateful Network Protocol 认领 引用 被引量：7
19
作者 Rui Ma Shuaimin Ren +2 位作者 Ke Ma Changzhen Hu Jingfeng Xue 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第5期458-468,共11页
Network protocols are divided into stateless and stateful. Stateful network protocols have complex communication interactions and state transitions. However, the existing network protocol fuzzing does not support stat... Network protocols are divided into stateless and stateful. Stateful network protocols have complex communication interactions and state transitions. However, the existing network protocol fuzzing does not support state transitions very well. This paper focuses on this issue and proposes the Semi-valid Fuzzing for the Stateful Network Protocol （SFSNP）. The SFSNP analyzes protocol interactions and builds an extended finite state machine with a path marker for the network protocol; then it obtains test sequences of the extended finite state machine, and further performs the mutation operation using the semi-valid algorithm for each state transition in the test sequences; finally, it obtains fuzzing sequences. Moreover, because different test sequences may have the same state transitions, the SFSNP uses the state transition marking algorithm to reduce redundant test cases. By using the stateful rule tree of the protocol, the SFSNP extracts the constraints in the protocol specifications to construct semi-valid fuzz testing cases within the sub-protocol domain, and finally forms fuzzing sequences. Experimental results indicate that the SFSNP is reasonably effective at reducing the quantity of generated test cases and improving the quality of fuzz testing cases. The SFSNP can reduce redundancy and shorten testing time. 展开更多
关键词 network protocol fuzzing extended finite state machine test sequence state transition markingalgorithm semi-valid algorithm
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A Data and Knowledge Collaboration Strategy for Decision-Making on the Amount of Aluminum Fluoride Addition Based on Augmented Fuzzy Cognitive Maps 认领 引用 被引量：6
20
作者 Weichao Yue Weihua Gui +2 位作者 Xiaofang Chen Zhaohui Zeng Yongfang Xie 《Engineering》 SCIE EI CAS 2019年第6期1060-1076,共17页
In the aluminum reduction process, aluminum uoride (AlF3) is added to lower the liquidus temperature of the electrolyte and increase the electrolytic ef ciency. Making the decision on the amount of AlF3 addi- tion (re... In the aluminum reduction process, aluminum uoride (AlF3) is added to lower the liquidus temperature of the electrolyte and increase the electrolytic ef ciency. Making the decision on the amount of AlF3 addi- tion (referred to in this work as MDAAA) is a complex and knowledge-based task that must take into con- sideration a variety of interrelated functions;in practice, this decision-making step is performed manually. Due to technician subjectivity and the complexity of the aluminum reduction cell, it is dif cult to guarantee the accuracy of MDAAA based on knowledge-driven or data-driven methods alone. Existing strategies for MDAAA have dif culty covering these complex causalities. In this work, a data and knowl- edge collaboration strategy for MDAAA based on augmented fuzzy cognitive maps (FCMs) is proposed. In the proposed strategy, the fuzzy rules are extracted by extended fuzzy k-means (EFKM) and fuzzy deci- sion trees, which are used to amend the initial structure provided by experts. The state transition algo- rithm (STA) is introduced to detect weight matrices that lead the FCMs to desired steady states. This study then experimentally compares the proposed strategy with some existing research. The results of the comparison show that the speed of FCMs convergence into a stable region based on the STA using the proposed strategy is faster than when using the differential Hebbian learning (DHL), particle swarm optimization (PSO), or genetic algorithm (GA) strategies. In addition, the accuracy of MDAAA based on the proposed method is better than those based on other methods. Accordingly, this paper provides a feasible and effective strategy for MDAAA. 展开更多
关键词 AlF3 addition Fuzzy cognitive maps Learning algorithms State transition algorithm Fuzzy decision trees
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