一种基于改进型灰狼优化算法的最优锚点部署优化策略方法，方法通过模型的建立顺序将最优锚点优化过程划分为第一阶段及第二阶段；在第一阶段中根据锚点和目标点的部署范围建立精度因子函数以及适应度优化函数。第二阶段中将灰狼个体代入至第一阶段进行迭代搜索计算，直至获得最优锚点部署方案。本系统包括TDoA定位建模模块、精度因子构建模块以及迭代优化搜索模块。本发明表明改进型灰狼优化算法基于自身的自适应收敛因子以及信息反馈机制，使其在收敛速度和求解精度方面更加出色。实验表明，基于改进灰狼优化算法(MGWO)的室内锚点优化方案实现了更小的DoP值且寻优后获得的锚点部署方案能够实现高精度的定位，在室内定位中能够发挥更大的作用。
📄 2023110041740
📂 G06F30_27
👤 西南大学
📅 2023-08-10
本发明实施公开了一种基于多策略改进蜜獾算法的无线传感器网络部署方法，在算法初始化阶段，使用改进的Tent映射初始化种群，在保证种群随机性的同时进一步提升种群平衡；计算传感器覆盖率的时候，综合考虑了温度、湿度、地形等因素对传感器节点覆盖衰减的影响；在算法挖掘阶段，引入两种模式的改进莱维飞行策略，增强算法的随机搜索能力的同时，减少算法搜索时间，提升算法的收敛能力；在算法采蜜阶段，使用基于差分思想的柯西变异对最优解进行优化，提高算法跳出局部最优的能力，避免算法个体早熟。
📄 2023110036757
📂 H04W84_18
👤 江西驰创能源管理有限公司
📅 2023-08-10
本发明提供了一种基于领域知识的模拟电路智能优化算法，涉及模拟电路技术领域，包括S1、采样生成初始种群；S2、对初始种群进行仿真；S3、判断初始种群的进化状态，选择不同的进化算子；S4、将子代种群与初始种群进行合并得到临时种群；S5、对临时种群进行非支配排序得到非支配序；S6、对得到非支配序的临时种群进行基于参考点的排序得到基于参考点的序；S7、结合基于参考点的序，使用小生境保留策略在临时种群中选择个体作为新子代种群；S8、设定迭代次数的最大值，当迭代次数未达最大值时，循环执行步骤S3‑S7；当迭代次数达到最大值时，算法结束。本发明的有益效果为：提高了可行解探索进程,且生成的解质量高。
📄 2024116797648
📂 G06F30_373
👤 青岛科技大学
📅 2024-11-22
本发明公开了一种基于并行自适应蚁群算法的无人机覆盖路径规划方法，包括以下步骤：步骤1：对需实施覆盖路径规划的CPP区域和该区域内需要避开的NFZ区域进行栅格处理，以此创建集合VSA、集合VSN和集合NFZS；步骤2：采用Dijkstra算法对经过NFZ区域的子路径进行计算得到避障子路径，得到子路径矩阵中；步骤3：采用多个并行线程，每个线程通过SAACO算法，得到当前线程的最优解；步骤4：从多个线程的最优解中选出算法最优解；步骤5：将算法最优解转换为最优路径，得到最优规划路径。
📄 2022113735354
📂 G05D1_10
👤 南京巨芯信息科技有限公司
📅 2022-11-04
本发明公开了一种基于改进教与学算法的多无人机大气污染源定位方法，创新性的将多无人机群与改进教与学算法相结合，提出了一种个体能力值模型，采用了无人机电量、无人机飞行高度的稳定性、无人机搜索的污染源气体浓度值三个指标，用个体能力值替代了标准教与学算法中的随机学习步长，既增加了无人机个体的差异性，也巧妙的结合了教与学优化算法，使随机步长的选择更有依据性。并且在教与学算法的“学”阶段采用学员分班学习规则，使得在算法后期，学员能够迅速向强化班集体靠近，进行更加细致的搜索。提高了算法的搜索效率，实现了对大气污染源高效的定位。
📄 2021109581255
📂 G01N33_00
👤 中国计量大学
📅 2021-08-20
本发明公开了用于园林设计建模的智能评估优化方法及系统，涉及园林设计技术领域，该方法包括：对目标园林构建BIM园林模型，并对其进行俯视化图像处理，输出第一俯视图像；确定第一俯视图像的像素中心点和像素边缘点集合，以像素中心点作为连接点，随机选取边缘点，生成评估基础线集合，输入均衡抽样模块中进行分析，输出多个评估基础线；对多个评估基础线进行绿化分布识别，输出多个绿化指标并进行均匀性分析，输出绿化均匀指标，得到第一评估结果。本发明解决了现有技术中园林设计评估过程复杂且数据量大，导致评估效率和准确率较低的技术问题，达到了通过基准线采样评估，提高园林设计评估效率和准确率的技术效果。
📄 2024105578399
📂 G06Q10_04
👤 山东美华环境科技有限公司
📅 2024-05-08
本发明涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方法，包括麻雀、探索者和追随者，在无线传感器网络中，感知半径及通信半径分别为R和Rc，为保证无线传感器网络的连通性，节点的通信半径设置为大于或者等于节点感知半径的2倍，每个传感器节点都具有相同的感知半径R及通信半径Rc，节点集合可表示为S＝{s1,s2,s3,…,sn}，监测区域节点的集合分别对应集合中si、mj的二维空间坐标。该增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方法有效提高了无线传感器网络的节点覆盖率，通过引入非线性收敛因子，平衡算法全局寻优和局部探索能力，使麻雀个体受局部极值点约束力下降，能够快速跳出局部最优。
📄 2020115228035
📂 H04W16_18
👤 江西理工大学
📅 2020-12-21
本公开公开了一种基于人工蜂群算法的灾后无人机基站部署方法及系统，该方法包括：构建预设大小且分布若干终端用户的无人机基站三维场景；计算该场景区域内每个终端用户的网络吞吐量，根据无人机基站的容量约束，计算总体网络吞吐量；采用人工蜂群算法计算最大的总体网络吞吐量和其对应的无人机基站在空中的最佳飞行位置，进行无人机基站部署。
📄 2019105230394
📂 H04W4_90
👤 山东师范大学
📅 2019-06-17
本发明公开了一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法，包括以下步骤：（1）构建二维栅格地图环境，以及包含运动约束的目标函数；（2）初始化算法参数，（3）引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置；基于初始搜索代理评估目标函数；（4）引入自适应概率值，利用改进的基本减法平均优化算法更新搜索代理位置；（5）通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件，以及自适应概率值是否满足条件，选择更优的位置更新方式；本发明本发明收敛精度高，速度快，且在地图中能高效地完成路径规划任务。
📄 202410734952X
📂 G01C21_20
👤 南京信息工程大学
📅 2024-06-07
本发明公开了一种基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法，(1)问题信息读取，包括各个访问城市坐标和问题规模；(2)初始化算法参数；(3)生成初始候选种群，并计算适应度；(4)采用反向轮盘赌策略选择出进化种群；(5)建立独立最优子群，并根据个体适应度划分子群；(6)分配每个子群的专属全局最优解，对各个子群进行局部搜索；(7)将各子群混洗，增强局部搜索，放回到候选种群，重新选出迭代种群参与下一次迭代；(8)判断迭代次数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为旅行商访问城市顺序。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划路线短的优点。
📄 2020101554113
📂 G06Q10_047
👤 南京信息工程大学
📅 2020-03-09
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