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摘要:
研究了药房智能存取系统拣选路径的动态规划问题,提出了该问题的数学模型,并设计了一种新的自适应混合粒子群遗传算法(Adaptive hybrid particle swarm algorithm).该算法在粒子群遗传混合算法的基础上引入了动态调整和自适应进化的策略.在算法前期粒子群搜索阶段,建立了惯性权重系数、认知系数与收缩因子之间的联动关系,随着惯性权重的动态变化,认知系数与收缩因子也适时进行调整,提高了搜索效率和搜索精度.在算法的后期,采用了遗传算法的自适应交叉和变异的进化过程,对陷入局部最优的粒子群进行打散,使得每次迭代中都能最大限度的获取路径信息,使种群的搜索朝向解空间的不同区域发展.经过对某大型医院智能存取系统的路径规划仿真实验,验证了提出的算法相对于其他算法在求解速度和求解精度上都有较大的提高.
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文献信息
篇名 基于自适应混合算法的智能存取系统动态路径规划
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 智能存取 动态路径优化 混合算法 自适应策略
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目 人工智能与仿真
研究方向 页码范围 1543-1548
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贠超 北京航空航天大学机械工程及自动化学院 127 1706 24.0 36.0
2 高志慧 北京航空航天大学机械工程及自动化学院 24 217 7.0 14.0
3 宋德政 北京航空航天大学机械工程及自动化学院 4 37 3.0 4.0
4 樊明 1 7 1.0 1.0
5 郭艺 1 7 1.0 1.0
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动态路径优化
混合算法
自适应策略
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系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
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