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遗传算法 文章 进入遗传算法技术社区

基于遗传算法的工厂AGV路径优化研究

  •   党宏社,孙心妍(陕西科技大学电气与控制工程学院,陕西 西安 710021)  摘 要:针对工厂AGV行驶路径复杂、应用局限性等问题,以AGV配送物料行驶路径最短为目标,采用遗传算法进行AGV路径规划,并加入物料类型选择的循环套,通过多次实验确定最合理的控制参数,从而产生AGV运输多种类型物料的最优路径结果。使用Matlab软件对算法进行仿真,结果表明:该算法是有效的,能够直接实现AGV在运输多种类型物料时所产生的不同种路径的优化。  关键词:自动导引车;路径规划;遗传算法  0 引言  随着社会生产技
  • 关键字: 202001  自动导引车  路径规划  遗传算法  

小生境遗传算法的移动机器人路径优化技术探讨

  • 小生境遗传算法的移动机器人路径优化技术移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,也是人工智能与机器人学的一个结合点。不论是哪种类别的移动机器人,都要求根据某一准则(如行走路线总长度最短。
  • 关键字: 机器人  遗传算法  路径优化  

基于FPGA的遗传算法组合逻辑电路设计

  • 基于遗传算法的组合逻辑电路的自动设计,依据给出的真值表,利用遗传算法自动生成符合要求的组合逻辑电路。由于遗传算法本身固有的并行性,采用软件实现的方法在速度上往往受到本质是串行计算的计算机制约,因此采用硬件化设计具有重要的意义。为了证明基于FPGA的遗传算法的高效性,设计了遗传算法的各个模块,实现了基于FPGA的遗传算法。
  • 关键字: 遗传算法  自然进化  FPGA  

9种RFID标签天线的设计方案

  • RFID电子标签又称射频标签;阅读器又称为扫描器。电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间(无接触)耦合;在耦合通道内,根据时序关系,实现能量的传递和数据交换。RFID标签天线是RFID电子标签的应答器天线,是一种通信感应天线。一般与芯片组成完成的RFID电子标签应答器。这一技术已被广泛应用于工业自动化、商业自动化等领域中。
  • 关键字: 标签天线  RFID  缝隙耦合  遗传算法  UHF频段  

传统LSB图像隐藏算法的优化研究

  • 信息隐藏技术是信息安全领域的重要组成部分。针对只选最低位的LSB算法会导致隐藏信息量不够大的缺点,提出了优化的LSB算法。该方法在传统的LSB图像隐藏算法的基础上,结合遗传算法,实现秘密信息的自适应嵌入。理论分析和实验表明,这种优化算法不仅具有算法简单、隐蔽性好的特点,还具有隐藏信息容量大、均方根误差小等优点。
  • 关键字: 信息安全  信息隐藏技术 LSB  遗传算法  201609  

一种赋形波束阵列天线的设计

  • 本文根据多点定位系统的天线要求,首先设计印刷的单极子天线单元,之后将5个天线单元综合为天线阵列,再应用遗传算法优化各阵元的幅度和相位分布,根据各阵元的幅度和相位,设计出微带功分器。最后在功分器各端口的幅相导入总体天线模型并进行仿真。总体天线的最大增益为6.4dB,在仰角0°~58°内满足赋形要求,且副瓣最大相对增益为-30dB。
  • 关键字: 阵列天线  印刷单极子天线  波束赋形  遗传算法  功分器  201609  

基于遗传算法的高频标签天线的优化设计

  • 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
  • 关键字: 遗传算法  高频  标签天线  优化设计  平面螺旋结构  

变压器之遗传算法(Genetic Algorithm)的具体实现过程

  • 遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索...
  • 关键字: 变压器  遗传算法  

行人视频检测中阴影检测与去除方法设计

遗传组播路由算法

  •   引言   随着多媒体技术的高速发展导致大量多媒体业务出现,如视频点播、视频/音频会议、远程教学、多人游戏等,这些都要求网络必需具备点到多点(组播)通信的能力。原来的点对点通信就难以适应以视听多媒体业务为核心的业务发展。因此组播路由问题成为网络资源优化问题研究的热点之一。   
  • 关键字: 遗传算法  组播路由  201011  

车顶天线布局的电磁兼容设计

  • 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
  • 关键字: 电磁兼容  优化  遗传算法  车顶天线  

一种基于遗传算法的时间表问题求解算法

  •   时间表问题又称课表问题,就是解决对时间和空间资源争夺而引发冲突。20世纪70年代中期,美国S.Even等人论证了课表问题是NP完全类问题。理论和时间表明,只要课表所涉及的任何信息量稍有变化,就会导致课表编排选择方案的剧增,即“组合爆炸”。一般作法是针对具体的应用环境,忽略一些限制条件,但这样会造成使用效果的不理想。本文中提出利用特定条件对课程与教室分批,采用遗传算法对时间表问题进行求解,给出了编码形式、遗传算子规则及适应度函数,通过对某学校课表编排数据的计算,验证了算法的有效性
  • 关键字: 遗传算法  

基于遗传算法的阵列天线赋形波束综合

  •   1 引 言   阵列天线的综合问题大多呈现多参数、不可微甚至不连续的特性,其方向图参数的最优化是一种非线性优化问题。传统的最优化技术大多是基于梯度寻优或随机搜索方法。共轭梯度法收敛速度较快,但是要求目标函数可微、连续,而且优化参数数目有限;随机搜索无需计算梯度,但是效率太低,而且容易陷入局部极小值。而遗传算法只要求待解问题是可计算的,并无可微性等条件的限制,同时,该算法是一种基于概率的随机化全局搜索技术,其搜索过程具有一定的方向性,能够有效克服未成熟收敛。   在移动通信系统中,为了有效地进行频率
  • 关键字: 天线  移动通信  频率复用  基站  遗传算法  
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