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为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。 相似文献
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将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进. 相似文献
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武警部队开进路线问题的蚂蚁算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
王周缅 《武警工程学院学报》2010,(2):8-11
部队开进路线问题是类似于TSP的NP问题。本文将蚂蚁算法应用于部队开进路线问题中,在综合考量每条路径的通行条件、隐蔽性、迂回道路数量基础上,通过层次分析法求出每条路径的权值,进而运用蚂蚁算法原理对问题设计算法。算法用Delphi实现,通过对实际部队开进路线问题的测试,得到较好结果。相对于传统的经验选择路径方法,此方法更少依赖选择主体的主观性,从而更具客观性与可重复性。 相似文献
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IEEE1149.1边界扫描机制是一种新型的VLSI电路测试及可测试性设计的有效方法,为了高效地应用边界扫描机制对电路系统进行测试,必须对其所涉及的理论方法进行深入探讨。本文应用布尔矩阵理论建立起边界扫描测试的数学描述模型,并基于所建立的模型导出了边界扫描测试中的故障检测条件和故障隔离条件。为边界扫描测试生成算法的深入研究奠定了理论基础。 相似文献
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果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括. 相似文献
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提出一个基于演化母板的新型演化平台,介绍了它的系统结构及工作原理。进而,以一位全加器为例,详细阐述了在基于演化母板的EHW平台上,利用遗传算法演化生成一个具体电路的方法及实现效果。 相似文献
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基于遗传算法的多约束路由算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。 相似文献
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标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。 相似文献
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通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点. 相似文献
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为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。 相似文献