江苏省博士后科研资助计划项目(1301009B)
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
- 相关作者：张勇巩敦卫夏长红荣淼韩玉艳更多>>
- 相关机构：中国矿业大学徐州工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省博士后科研资助计划项目中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 不确定生命强度的微粒群救援路径规划求解被引量：1
- 2015年
- 针对灾难发生后,如何在有限的时间内救援最多被困者的问题,研究灾难发生后,由机器人代替救援人员,在被困人员生命强度不确定的情况下,规划救援路径,以期在有限的时间内救援最多的被困人员(目标点)。首先,考虑到灾难发生之前,每个目标点都有生命强度,且每个人由于不同因素的影响,生命强度的大小不同,不失一般性,将其设为一个区间;然后,考虑生命强度约束,救援人数作为目标函数,将其建立为一个与生命强度有关的区间函数;接着,采用改进的整数微粒群算法对上述目标函数进行求解,介绍了微粒的编码、解码方法和全局极值更新策略;最后,通过对不同场景下的仿真,验证所提算法的有效性。
- 耿娜巩敦卫张勇
- 关键词：机器人灾难救援微粒群
- 动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法被引量：3
- 2014年
- 研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模型;采用改进微粒群优化方法定位气味源时,以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内,基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值,以当前机器人的位置作为微粒的个体极值,完成微粒的更新;根据机器人所测的气味浓度值,定位气味源。将所提方法应用于2个气味源定位场景,实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。
- 张建化巩敦卫张勇
- 关键词：动态环境多机器人支持向量回归微粒群优化
- 基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法被引量：8
- 2016年
- 针对流数据的实时、有序和维数高等特点,提出一种基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法.该算法利用变量分而治之的思想,多个种群协同优化多个类中心,进而求出问题完整的类中心集合.给出一种类中心变化趋势的预估策略,以快速追踪环境变化.为防止多个子微粒群同时优化一个类中心,提出一种相似子微粒群的合并策略.最后将所提出的算法用于多个数据集,实验结果验证了算法的有效性.
- 张勇夏长红巩敦卫荣淼
- 关键词：流数据聚类
- 求解随机阻塞批量流水线调度问题的改进人工蜂群算法被引量：3
- 2015年
- 针对含有随机加工时间的阻塞批量流水线调度问题,利用蒙特卡洛采样方法,将不确定加工时间的阻塞批量流水线调度问题转化为确定加工时间的阻塞批量调度问题。采用改进的人工蜂群算法,对上述转化后的调度问题进行求解。算法中加入了和声搜索和基于插入操作的局部搜索算子,以改进全局探索和局部开发能力,并将改进的算法应用到阻塞批量调度的24个算例中。仿真实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够降低调度中的不确定因素带来的影响,产生高质量的解。
- 韩玉艳巩敦卫张勇
- 关键词：人工蜂群
