辽宁省教育厅高校重点实验室项目(LS2010112)
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 相关作者：王艳红王文霞陈丽于洪霞方浩更多>>
- 相关机构：沈阳工业大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高校重点实验室项目国家自然科学基金沈阳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的Kohonen神经网络航迹关联算法被引量：5
- 2013年
- 针对传统的航迹关联算法在运动目标交叉、分岔时,常出现错漏相关航迹且计算量随着传感器和目标数量增加而飞速增长的缺陷,提出一种改进的Kohonen神经网络航迹关联算法。该算法由聚类关联、目标状态估计、神经元优化和状态融合估计等模块组成。通过给每个竞争层神经元加上一个合适的阈值,有效避免了常规的Kohonen神经网络因初始权值选择不合适而容易造成坏死神经元的问题。进一步设计了自组织竞争神经网络学习规则,将多传感器在同一时刻的测量数据进行自组织聚类,从而实现测量数据的有效关联。最后,利用连续时间下的关联数据,实现运动目标航迹关联。仿真研究验证了该算法的可行性和有效性。
- 方浩王艳红
- 关键词：聚类航迹关联
- 一类求解作业车间调度问题的动态平衡自适应蚁群算法被引量：12
- 2013年
- 为了解决作业车间调度问题,针对蚁群算法容易陷入局部最优且搜索时间较长的缺陷,提出一种动态平衡自适应蚁群算法。提出挥发系数自适应调整策略,根据算法陷入局部最优倾向的程度动态调整挥发系数,避免算法早熟;提出搜索路径动态平衡机制,当算法收敛系数大于设定的阈值时,根据解分布的"集中度"对解的分布进行动态调整,以提高解的全局搜索能力,加快收敛速度。采用该算法分别对一些经典的Benchmark调度问题进行100次运行仿真测试,并与已有文献中4种蚁群算法在相同条件下的运行结果进行对比,结果表明,算法的收敛速度、解的质量以及解的稳定性均有明显提高。
- 王艳红王文霞于洪霞陈丽
- 关键词：蚁群算法自适应作业车间调度
