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[发明专利]基于聚类分区和改进蚁群算法的矩形覆盖路径规划方法-CN202211721406.X在审
发明人：陈明;李阳 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类分区和改进蚁群算法的矩形覆盖路径规划方法，包括1）基于K‑means聚类，设计自适应K值的矩形聚类方案；2）基于外螺旋矩阵，设计最小覆盖数的矩形覆盖方案；3）基于蚁群算法设计改进的蚁群算法能够在缩小迭代时间的基础上
基于分区改进算法矩形覆盖路径规划方法

[发明专利]一种基于船舶轨迹和蚁群算法的船舶路径规划方法-CN202110024643.X有效
发明人：李永;李瑞峰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于船舶轨迹和蚁群算法的船舶路径规划方法，将聚类对象从点改成航迹段，航迹段相对于轨迹点，船舶航向、船舶速度等信息保留，在进行聚类时，聚类结果更加准确。进而使整体的聚类结果更加准确。本方法使用改进的DBSCAN算法，在保留了船舶轨迹中蕴含的速度方向等信息，同时也加快了聚类速度。本方法提出的改进的蚁群算法，经过实验发现，相较于之前的蚁群算法，本方法提出的适用于船舶路径规划的蚁群算法在解决船舶航线规划时，提高了收敛速度。
一种基于船舶轨迹算法路径规划方法

[发明专利]一种K-Means蚁群算法多机器人路径规划方法-CN202211120826.2在审
发明人：李东东;王雷;蔡劲草;王安恒;王天成;王艺璇;程龙;胡孔夫 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种K‑Means蚁群算法多机器人路径规划方法，S1、初始化相关参数与变量；S2、调用改进的K‑Means聚类算法进行聚类任务，S3、分别对聚类结果每一类节点使用蚁群算法进行路径规划：S3.1只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、计算节点的选择概率，使用轮盘赌法选择下一节点并移动，记录所有寻路结果；S3.3、更新各节点的信息素浓度；S3.4、循环最大迭代次数T代后结束循环，输出全局最优解；S4、将每一类的路径规划结果组合并输出完成多机器人路径规划任务仿真结果表明本发明在多机器人路径规划问题上的效果明显，能耗的均衡性较好，整体性能优于基本蚁群算法和改进的蚁群算法。
一种 means 算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种B2B平台供应商推荐方法和系统-CN201610395086.1有效
发明人：武忠;李媛;张丽媛;吕思杰;赵飞祥 -专利权人：东南大学;无锡云歌电子商务有限公司
申请日： 2016-06-06 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图的多蚁群并行组合聚类方法，属于数据挖掘技术领域。本发明针对高维海量数据的快速准确聚类，将改进的基于信息熵的单蚁群聚类算法与超图相结合，其主要思路是不同的蚁群采用改进的基于信息熵的单蚁群聚类算法进行独立地并行工作，通过超图进行聚类结果组合得到不同的相似矩阵，再进行信息交换相互合作，利用相似矩阵对单蚁群聚类过程进行修正；经过反复迭代，最终得到最优的聚类结果。本发明可进一步提高面对高维海量数据时的算法搜索效率，同时有效克服现有技术易于过早陷入局部最优解的缺陷，提升聚类结果的准确性。
一种基于超图多蚁群并行组合方法

[发明专利]一种基于多路切图准则和蚁群优化的OD流向聚类方法-CN202110782636.6有效
发明人：邬群勇;张晗;朱秋圳 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多路切图准则和蚁群优化的OD流向聚类方法，利用流向终点POI构建主题分布模型，计算流向时空语义相似度，构建无向图复杂网络及初始信息素矩阵，提取网络所有连通分量，识别待聚类连通分量，基于多路切图准则和蚁群优化对待聚类的连通分量采用多进程并行的方式，一个进程对一个连通分量进行聚类。汇总步骤各进程的聚类结果，得到最终聚类结果。本发明将无向图复杂网络思想与聚类算法有机结合，采用高斯核函数进行复杂网络简化，利用图连通分量实现噪音自动识别。本发明基于多路切图准则改进了启发式函数，并基于复杂网络思想利用介数中心性筛选蚁群初始节点，有效改善聚类效果。
一种基于多路切图准则优化 od 流向方法

[发明专利]一种基于多态蚁群算法的图像分割方法-CN201510060447.2在审
发明人：肖守柏 -专利权人：江西科技学院
申请日： 2015-02-05 - 公布日： 2015-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多态蚁群算法的图像分割方法，根据图像分割的特点，把图像分割过程看作是一个聚类和组合优化过程，利用多个蚁群，通过模拟蚂蚁的捕食、寻径过程，让各类蚁群搜索相应的食物源，通过局部感知能力实现对整个图像的全局感知，协作性地完成分类任务的过程，降低蚁群算法搜索时间长，整体计算量大的缺点，经过建立它的数学模型，证明该方法可以比较快速准确地分割出目标，是一种有效的图像分割方法。
一种基于多态蚁群算法图像分割方法

[发明专利]一种基于协作与竞争模式的蚁群近邻细胞跟踪系统及其应用-CN201310359025.6有效
发明人：鲁明丽;徐本连;朱培逸;毛丽民;施健;任亚运 -专利权人：常熟理工学院
申请日： 2013-08-16 - 公布日： 2014-07-30 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协作与竞争模式的蚁群近邻细胞跟踪系统及其应用，由始蚁群分布及粗分类模块，多蚁群决策模块和融合及删除模块组成；初始蚁群分布及粗分类模块，利用近似平均方法提取细胞的前景图像从而获得初始蚁群分布，然后利用K均值聚类的方法把它粗略的分为N组子蚁群；多蚁群决策模块，基于协作与竞争模式构建N个独立的子信息素场和总信息素场共同作用下的细胞位置估计模块；融合及删除模块，基于信息素场构建，通过合并相似子蚁群和去除由杂波导致的虚假目标进行多细胞位置估计本发明可实现在低对比度细胞图像序列下近邻多细胞动力学参数估计，即对近邻多细胞动力学特性存在差异、细胞发生变形、细胞数目时变等情形，在无需细胞检测模块、无需大量的细胞训练样本的基础上，通过蚁群系统的协作与竞争
一种基于协作竞争模式近邻细胞跟踪系统及其应用

[发明专利]基于蚁群算法的小区可调整类负荷用电优化方法-CN201911102420.X在审
发明人：郭丽华;韩荣荣;王洪玲;解海;李中伟;宋爽;张啸 -专利权人：哈尔滨学院;哈尔滨工业大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蚁群算法的小区可调整类负荷用电优化方法，所述方法以减少小区总用电费用和削减小区负荷曲线高峰为目标，根据负荷的运行特性将可调整类负荷分为普通可调整类负荷(包括洗衣机、洗碗机、电饭煲、电热水壶、饮水机和微波炉)和温度设定点可调整类负荷(包括空调、电热水器)。根据普通可调整类负荷的工作特性提出了一种基于蚁群算法的普通可调整类负荷群的用电优化策略，根据小区内温控负荷的工作特性提出了一种基于调整温度设定点的小区内温控负荷群(空调负荷群和电热水器负荷群)的用电优化策略
基于算法小区可调整负荷用电优化方法

[发明专利]一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法-CN201710037947.3在审
发明人：郑武略;尚涛;张富春;张蔓;赵敏;汲广;李伟性;金钊;赵雪峰;袁文俊;林翔;方博;贺敏恒;林明杰;贾培亮;廖江雨;马智;梁超;刘延超 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法,包括有设置蚁群搜索节点，通过经验法对PID控制器参数比例因子Kp、积分时间Ti和微分时间Td的取值范围进行界定，并将搜索节点设定为每行一种参数的N×3搜索点矩阵集合，其中N是大于1的参数取值范围内的随机值的个数；在蚁群寻优机制中加入信息素蒸发机制，使每轮迭代结束后对当前蚁群搜索最优路径上的信息素进行蒸发；采用信息素蒸发的蚁群寻优机制遍历蚁群搜索节点本发明通过利用改进蚁群算法来实现对固定翼无人机的最优PID参数搜索与整定,加快对最优解的搜索进程，适用于多条件约束的系类组合优化问题。
一种基于算法固定无人机 pid 参数控制方法

[发明专利]一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法-CN201811583540.1有效
发明人：徐乐;韦玉科 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的蚁群算法的模糊聚类的舌诊图像分割方法，包括以下步骤：S1：输入待分割舌诊图像；S2：对待分割舌诊图像进行色彩空间转换；S3：将色彩空间转换后的舌诊图像进行蚁群算法处理，得到聚类中心和聚类数目；S4：将蚁群算法得到的聚类中心和聚类数作为模糊C均值聚类算法的初始值，计算分割舌诊图像的聚类结果；S5：去模糊化，得到分割后的舌诊图像；本发明可降低待分割舌诊图像的复杂度；可提高算法对像素归类的准确性；可降低算法对噪声的敏感程度；克服了模糊C均值算法对初始聚类中心和初始参数敏感的问题，提高模糊C均值算法的运算速度；可有效提高舌诊图像分割的精度。
一种基于改进算法模糊图像分割方法

[发明专利]一种基于蚁群算法的网页类特征向量提取方法-CN201410004815.7有效
发明人：蒋昌俊;陈闳中;闫春钢;丁志军;王鹏伟;孙海春;邓晓栋;刘俊俊 -专利权人：同济大学
申请日： 2014-01-06 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用改进的蚁群算法提取特征词，具体过程在预处理时，将所有信息存取到hash表中，其中coco_prepare存取每篇文章的信息，包括文章的id和每个词及其出现的次数；readhdfs_prepare存取每个类的训练集的统计信息，包括每个词的词频，文档数，和类名共现的次数；设置蚁群算法的参数蚂蚁个数M；迭代次数N；蚂蚁走的步数即特征词个数K；初始化路径信息素矩阵adMatrixs；局部更新衰减速率p1和全局更新衰减速率p2；蚂蚁释放信息素量m；本发明首次引入蚁群算法解决在没有准确样本集的情况下为类提取准确的特征向量的问题。
一种基于算法网页特征向量提取方法

[发明专利]一种基于蚁群算法的应急医疗物资配送优化方法-CN202010806088.1在审
发明人：张婷婷;王卓颖;沈佳诚;李晓红 -专利权人：浙江中医药大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明为在利用区域‑组别概念，k‑means聚类、蚁群、公平算法，二进制表达方式的基础上建立起来的一种基于蚁群算法的应急医疗物资配送优化方法。首先根据配送点的坐标采用k‑means聚类进行分类；其次利用二进制全遍历对配送车辆载重量进行进一步分类；接着，采用蚁群算法进行组别配送路径确定；依次通过返回判断满足条件和设定参数降低运算量；最终根据突发情况采用公平算法给出具体配送方案
一种基于算法应急医疗物资配送优化方法

[发明专利]一种大规模订单处理与配送路径优化的方法-CN201410179022.9有效
发明人：刘美君 -专利权人：清远初曲智能科技有限公司
申请日： 2014-04-30 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：一种大规模订单处理与配送路径优化的方法，包括以下步骤步骤100，根据订单属性，对订单进行ABC分类法初次聚类，划分A类订单、B类订单、C类订单；步骤200，对所述A类订单、所述B类订单、所述C类订单进行BIRCH算法二次聚类，建立聚类特征树，对所述聚类特征树的叶结点进行聚类，获得特征簇；步骤300，根据提货站点属性及物流路径属性，分别采用蚁群算法选择提货站点和物流路径；步骤400，根据步骤200及步骤300的结果，对所述物流路径中所需要经过的站点，采用Dijkstra算法和蚁群算法对所述物流路径进行优化，获得最优路径。
一种大规模订单处理配送路径优化方法

[发明专利]一种基于TBB的多核并行蚁群设计方法-CN200910077119.8无效
发明人：李妮;高栋栋;龚光红;韩亮 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2009-01-16 - 公布日： 2009-06-24 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TBB的多核并行蚁群设计方法，利用TBB支持多核处理器并行计算的优势来设计并行蚁群算法，即采用TBB面向对象的并行优化方法，通过编写相关的模版类，优化蚁群算法中最为耗时的循环迭代和循环赋值在基本不改变串行蚁群算法的基础上实现了算法的并行化，保持了原有的设计结构，并且采用串行计算和并行计算相结合的方法对蚁群算法中的信息素进行更新。
一种基于 tbb 多核并行设计方法

[发明专利]一种基于蚁群算法的图文碎片恢复方法-CN201710173644.4有效
发明人：吴忠秀;周琴;孙小江 -专利权人：海南职业技术学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蚁群算法的图文碎片恢复方法，包括以下步骤：获取碎片图像，对所述碎片图像进行预处理；获取所述碎片图像的图像特征，所述图像特征为人工生成的数据集或从所述碎片图像中提取的数据集；根据所述图像特征对所述碎片图像进行聚类，生成对应的特征集；利用蚁群算法对所述特征集内的所述碎片图像进行优化拼接组合，获得局部拼合图像；利用蚁群算法对所述局部拼合图像进行优化拼接组合，输出最终拼合图像。本发明采用蚁群算法分两步进行碎片图像拼接，避免了蚂蚁数量太多带来的收敛速度慢的问题，适用于碎片图像较多的情况，能够避免陷入局部最优，拼接准确率更高。
一种基于算法图文碎片恢复方法

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