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为了有效地降低车辆在粮食运输中的成本,采用改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化。通过建立数学模型,提出改进的蚂蚁转移规则、优化信息素浓度、改进全局信息素更新策略。结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法可以更好地解决粮食运输车辆的路径问题,使得运输距离明显缩短。 相似文献
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针对农产品在运输过程中运输时间长易变质等问题,合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在基本蚁群算法的基础上,提出适合求解路径规划的改进型算法,同时提出了自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。仿真试验结果验证了改进型算法的可行性和高效性,从而达到运输车辆路径优化的目的,为提高农产品的运输效率、降低成本、提高收益提供了理论依据。 相似文献
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基于蚁群算法的农业节水灌溉路径优化部署 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现节水灌溉田间地块路径管线部署的管理和控制,采用信息素优化的改进蚁群算法进行设计研究.在现有蚁群算法组合优化的现实缺陷基础上,以田间地块坐标作为数据源,采用改进的蚁群算法对田间地块布线路径进行设计,从而提高蚁群算法在迭代过程中更新最优解的能力,最终在相同的迭代次数内找到路径更短、代价更小的规则,解决农业节水灌溉管线路径部署优化问题,并在VC++程序中验证路径优化的实际问题.测试结果表明:在相同的气候条件下,路径优化部署设计结果可以为节水灌溉的管道布局管理提供参考依据和数据支持. 相似文献
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提出一种适用于灭火机器人避障路径规划的改进蚁群优化算法,采用自适应更新策略的方法规划最佳避障路径,建立了简洁、严谨的蚁群优化算法函数,以达到对灭火机器人避障路径的优化.这种方法能够使灭火机器人在未知环境寻找火源时有效避开障碍物并且使机器人所走路径最短,所用时间最少.经实验证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对蚁群算法在连续寻优过程初期信息素匮乏、搜索时间长、收敛慢的弱点,对蚁群算法进行改进,并结合爬山算法提出了一种新的蚁群爬山算法.将新的蚁群爬山算法用于求解连续全局优化问题,数值实验证明该算法是可行的、有效的,并且精度和效率优于蚁群算法. 相似文献
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基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的“重点管道重点培养”特性,设计一种优化的蚁群算法.
该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息
素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问
题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性. 相似文献
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贾翠玲 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2013,(5):132-136
提出一种适用于移动机器人避障路径规划的混合优化算法。首先介绍细菌觅食算法的三大基本操作:趋向性、复制、迁徙操作,建立细菌觅食算法流程;其次建立蚁群算法模型;然后分析细菌觅食算法和蚁群算法的优缺点,提出一种具有较强全局搜索能力和快速收敛的混合算法模型;最后将该算法用于灭火机器人在国际赛制灭火机器人环境中寻找火源。仿真结果表明该混合算法比基本蚁群算法能够以较快的速度和较短的路径找到目标位置,最后将该算法用于实验中,证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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根据鲜活农产品易腐这个特殊性研究鲜活农产品在冷链物流中的配送管理问题,从鲜活农产品冷链物流配送商的角度出发,构建基于冷藏车能耗成本分析的冷链物流配送车辆路径优化模型,应用蚁群算法和MATLAB工具对算例进行求解和分析,结果表明构建基于冷藏车能耗成本分析的配送路径优化模型更适合冷链物流配送最优路径的选择. 相似文献
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为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影响函数。通过算例仿真,证明了改进蚁群算法的有效性和合理性,其降低了复杂程度,优化了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提升了迭代运算的收敛速度,同时降低了配送的综合成本。 相似文献
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目的 以路径重复率为优化目标解决农业机器人在数字生态农场中的全区域覆盖问题。方法 首先,将栅格地图中的障碍物进行膨胀处理,在此基础上进行矩形分区以及分区合并操作;然后,通过改进的蚁群算法规划分区间的遍历顺序、通过改进的广度优先搜索(Breadth first search, BFS)算法规划分区间终点与起点的衔接路径,从而实现机器人全区域覆盖。2种算法的具体改进方案为：分别通过人工免疫算法与粒子群算法改进遗传算法的选择与交叉算子,并将改进后的选择算子、交叉算子、原遗传算法变异算子与蚁群算法相结合改进传统蚁群算法信息素更新方法;建立动态函数以简化BFS算法规划的路径。结果 仿真结果表明,改进蚁群算法收敛时的迭代次数较传统蚁群算法减少了83.1%,路径长度相比减少了4.8%;由改进的蚁群算法与改进的BFS算法规划的机器人遍历路径重复率是传统蚁群算法和BFS算法的56%,且农业机器人能实现对农田区域的100%覆盖。结论 本研究提供了一种农业机器人在复杂环境的数字生态循环农场中进行全遍历覆盖的解决方案。 相似文献
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文章分析了饲料配方问题现有的求解策略,在常规蚁群系统基础上,给出了蚂蚁在连续空间寻优时的多种具体移动策略,提出了一种用于求解约束化问题的自适应移动策略连续空间蚁群算法,通过设定的收敛因子,来自动调节蚂蚁的移动策略,加快了收敛的速度,同时也避免了早熟的产生。结果表明,该算法在求解饲料配方问题上具有更强的求解能力。 相似文献
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将蚁群优化算法引入土地资源规划,构建基于蚁群算法的资源规划数学模型,克服了传统优化模型的缺陷,选择张家口地区进行实证分析,得出了该地区最佳的土地利用结构优化方案。 相似文献
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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割 总被引：3，自引：0，他引：3
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。 相似文献
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为了实现对Y-shaped果树的精准喷施,本文融合了彩色及深度视觉图像,提出了1种基于蚁群避障算法的果园最优行驶路径的规划方法。首先,对彩色图像进行图像分割处理,划分道路及果树树墙障碍区域,得出喷施设备的可行驶区域,提出了喷施行驶范围检测算法;然后,通过对深度图像和彩色图像融合的处理,将Y-shaped果树树冠边缘轮廓精准拟合形成栅格地图,并与蚁群避障算法相结合,提出了最优行驶路径规划算法。最后,对拟合曲线和Y-shaped果树树冠边缘轮廓进行检验,验证算法的拟合程度。实验结果证明,本文提出的路径规划算法可以准确地检测出果树区域,并实现对行驶路径的精准规划。 相似文献
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【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。 相似文献
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高光谱图像分类可分为监督分类与非监督分类,聚类分析进行非监督分类是一种现今比较受研究者广泛关注的技术.粒子群算法具有自适应、自组织性、可同时进行局部和全局搜索等特点;蚁群算法通过智能个体间不断进行信息交流和传递,具有较强的发现最优解的能力.提出一种基于改进的粒子群和蚁群算法的高光谱图像聚类方法,设计其模型并将其应用在森林类型分类问题上,提高分类精度,减少人工干预.以吉林省汪清林业局为研究区,通过修改粒子群的惯性系数,得出最优解集,然后利用蚁群寻优的过程对阔叶林、针叶林、混交林、水体进行聚类分析,区分精度达到85％证明,该方法能较好地识别森林类型. 相似文献