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基于變鄰域蟻群算法的自動光學檢測路徑規(guī)劃

發(fā)布時間:2021-05-05 19:33
  在確定取像窗口最少數量及其約束移動范圍的前提下,為解決蟻群算法用于自動光學檢測路徑規(guī)劃存在的問題,提出一種基于變鄰域蟻群算法的自動光學檢測路徑規(guī)劃方法。針對蟻群算法收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出含有3種鄰域結構的變鄰域路徑搜索方法,改進蟻群算法以快速獲得質量優(yōu)異的可優(yōu)化路徑;針對取像窗口位置可調整的問題,提出變鄰域窗口位置調整方法,進一步改善可優(yōu)化路徑,獲得最短路徑。實驗結果表明,該算法比基本的蟻群算法具有更高的求解效率和求解質量,有效提升了自動光學檢測系統(tǒng)的在線檢測效率。 

【文章來源】:計算機工程與設計. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數】:7 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 自動光學檢測路徑規(guī)劃問題模型
2 變鄰域蟻群算法設計
    2.1 蟻群算法工作原理及局限性
    2.2 算法優(yōu)化策略
        2.2.1 變鄰域路徑搜索
        2.2.2 變鄰域窗口位置調整
3 實驗結果與分析
4 結束語


【參考文獻】:
期刊論文
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[2]電商退換貨車輛路徑問題及蟻群算法研究[J]. 張慶華,呂小丹.  計算機工程與應用. 2018(22)
[3]HDI板孔群的K-means聚類及加工路徑優(yōu)化研究[J]. 張明祿,李忠學,陳輔斌.  組合機床與自動化加工技術. 2018(07)
[4]蟻群算法及其應用綜述[J]. 喬東平,裴杰,肖艷秋,周坤.  軟件導刊. 2017(12)
[5]基于混合遺傳算法的線路板AOI運動控制系統(tǒng)設計[J]. 鄭文秀,房瑞東,王璞,齊世清.  新型工業(yè)化. 2017(02)
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[7]求解TSP的帶混沌擾動的模擬退火蟻群算法[J]. 王迎,張立毅,費騰,周修飛.  計算機工程與設計. 2016(04)
[8]基于改進人工勢場法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 溫素芳,郭光耀.  計算機工程與設計. 2015(10)
[9]布谷鳥搜索算法研究綜述[J]. 蘭少峰,劉升.  計算機工程與設計. 2015(04)
[10]基于改進粒子群的焊點檢測路徑規(guī)劃方法[J]. 朱霞,陳仁文,徐棟霞,毛世杰.  儀器儀表學報. 2014(11)

碩士論文
[1]公共自行車智能調度算法研究[D]. 朱宏偉.杭州電子科技大學 2017



本文編號:3170457

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