人工智能算法在农业机械发展中的应用研究

随着大数据、云计算、人工智能、物联网和区块链等新兴技术的不断发展,人们的生活质量也在不断提升。与此同时,人工智能技术也在不断融入到农业机械的应用中,通过研究人工智能技术中常用的算法以及在农业机械中的实际应用,为研发高质量的农业机械奠定了技术基础。基于此,笔者分析了人工智能算法在农业机械发展中的应用意义,详细介绍了人工智能的概念和特征,阐述了人工智能算法中的常用算法,探讨了人工智能在农业机械中的具体应用。研究结果表明,人工智能技术可以提高生产效率,增加种植者的收益,促进农业机械的发展。     

我听到了蚂蚁说话的声音

也许是受舞蹈演员母亲杨丽的影响,当红影视明星杜淳小的时候就对舞蹈显示了超人的天赋。11岁时,他考入北京中央民族大学附中舞蹈系,1999年,他又顺利考上北京电影学院,2003年,也就是在毕业前夕,他还应邀参加了由胡玫导演执导的大戏《汉武大帝》的拍摄,并在剧中有相当出色的表现。自《汉武大帝》播出后,许多人向杜淳表示祝贺。就连著名导演吴子牛也为他感到自豪。而且,还希望杜淳能出演由他执导的电影。从小就有的优越感,再加上没     

蚂蚁商人的力量

浙江义乌是全球最大的小商品集散中心,被联合国确定为世界第一大市场,与206个国家和地区做着买卖,义乌也成为产生富翁的温床,那么,这个小地方是如何取得如此成就的呢?事实上,义乌有今天的成就,不是因为某几个人,而是一群人努力的结果,这些人自称蚂蚁商人,他们和蚂蚁一样平凡,却也如蚂蚁一般具有高度的纪律性和吃苦耐劳的精神,义乌市场正是由这些蚂蚁商人们一点一滴堆砌而成的。二十世纪八十年代初,义乌是有名的穷地方,种地没有出路,     

微分进化算法在软土水闸桩基优化设计中的应用

修建于深圳西部地区的水闸工程几乎均选址于淤泥层深厚的河涌、滨海滩涂区,导致水闸桩基造价占总造价比重明显高于非软土地区,因此研究该区域水闸桩基优化设计具有较强的现实意义.通过实例分析,基于现行规范要求,建立了微分进化算法的水闸桩基优化模型,分析结果表明该优化模型能快速给出桩基设计各参数的最优化取值组合,达到提高设计效率、节省工程造价的目的.     

基于混合粒子群算法的农业机器人全局路径规划研究

从运动学模型和路径规划整体方案分析了农业机器人路径规划要点,介绍了混合粒子群算法原理,并基于该算法设计了农业机器人全局路径规划方案.实验对比表明:混合粒子群算法比蚂蚁算法规划的路线更优,效率更高,证实了算法的可行性和稳定性.     

现代测控技术的发展研究及应用

随着21世纪的到来,社会经济发生了翻天覆地的变化,全球经济体系得到了质的飞跃,各项技术得到了飞速的发展。测控技术也有非常大的提升,其主要进步在于电子制造、自动化检测、国防军事等各个方面起到了重要效果。随着新时代的到来,现代测控技术在传统测控技术上不断改进,具备了智能化、标准化、系统化和功能一体化等诸多功能。现代测控技术主要应用于航空事业以及农业事业当中,本文笔者简单阐述现代测控技术的发展研究及应用。     

差分进化算法及其在水电站厂内经济运行中的应用

差分进化算法(differential evolution,DE)是一种基于群体的进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索.文中将其改进的方法应用于以水电站运行成本最小为目标的优化模型.该模型考虑了机组能量特性差异,以旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等指标作为约束条件.实例计算表明,该方法克服了传统方法在处理多约束、多维优化问题上的困难.     

论机电一体化技术的发展及应用

目前我国经济发展迅速,生产力不断增强,给企业生产和人们的生活带来很大变化,特别是机电一体化技术的发展和应用,逐渐成为近些年来机械自动化和电气自动化发展的热点。     

基于蚁群算法的含水层参数识别方法

含水层参数的确定,是进行地下水资源科学管理的基础和关键。针对传统一些求参方法的缺点,提出了基于蚁群算法的含水层参数识别方法,并给出了实施该方法的具体步骤。以无界承压含水层井流模型为例,讨论了蚁群算法在含水层参数反演中的应用。实例分析结果表明,蚁群算法在确定含水层参数的优化问题中不仅可行,而且具有求解精度高和鲁棒性强等特点,显示了蚁群算法在水科学优化问题中的应用前景。     

蚁群算法在机械优化设计中的应用

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程，并采用该算法对机械优化的一个实例：对压缩圆柱螺旋弹簧的优化设计模型进行了优化设计，优化计算结果表明。基于蚁群算法的优化设计切实可行，为复杂的机械优化设计提供了新的思路和方法。     

基于免疫遗传和蚁群融合算法的散乱点云曲面拟合

对复杂型面物体的曲面拟合方法进行了研究,通过点云数据参数化、基于免疫遗传算法(IGA)的自适应节点计算、反求曲线控制顶点、点云数据分割以及曲面拼接5个步骤来进行曲面拟合。提出了一种基于免疫遗传和蚁群的融合算法,将其应用于曲面拟合中,利用免疫遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群的收敛速度。该算法通过免疫遗传算法的选择、交叉、变异操作、疫苗接种和疫苗选择,并将免疫遗传算法引入到蚁群系统的迭代中,有效地解决了蚁群系统易陷入局部最优和易退化的缺点。采用fender、fandisk、bunny、cow 4个实例,对其3D散乱点云分别采用融合算法、遗传算法(GA)和免疫遗传算法进行曲面拟合,实验表明该融合算法具有很好的收敛速度和全局最优解的搜索能力,通过该算法所拟合的曲面拟合精度较高,相比GA和IGA算法,其拟合精度分别提高18%和11%以上,可以满足复杂型面物体的曲面拟合要求。     

基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法

针对移动机器人提出了一种基于动态反馈A~*蚁群算法的平滑路径规划方法。首先,为了克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,提出了简化A~*算法来优化初始信息素设置以解决初次搜索的盲目性,并借鉴多策略进化机制加强算法的全局搜索能力。其次,为了进一步提高算法在路径规划中的适应能力,解决陷入局部极小和停滞问题,引入闭环反馈思想来实现参数的动态自适应调节。最后,结合三次B样条曲线对所规划的路径进行平滑处理,以满足移动机器人实际运动路径的要求。通过仿真表明:与原蚁群算法相比,动态反馈A~*蚁群算法平均可减少10.4%的路径成本和65.8%的计算时长。同时,该算法在动态和静态环境中,均能快速规划出一条光滑优质路径。     

基于蚁群算法与参数迁移的机器人三维路径规划方法

为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的参数选择问题,使用参数迁移算法得到最优参数。将已知的环境模型和其对应的蚁群最优参数作为源任务,将源任务映射到高维空间,通过迁移参数连接不同源任务,根据图论的知识建立参数迁移图,将参数迁移图扩展,使其包含目标任务,为随机未知环境模型分配一组蚁群最优参数。仿真实验表明,基于参数迁移的蚁群算法可以快速有效地完成机器人三维路径规划。相比传统的参数选择方法和其他智能优化方法,蚁群参数迁移算法可以大幅减少路径规划所需时间,提高了路径规划效率。     

蚁群算法在网络路由中的应用

文章采用蚁群算法来解决QoS路由的寻路问题。首先,本文对蚁群算法的基本原理和工作机制进行简单介绍,阐述了蚁群算法在网络路由问题中的应用。该算法的实现解决了通信网络中的端到端时延及带宽约束的路由问题。根据信息素强度局部和全局更新准则,本文实现了蚁群算法的最优解的寻找过程,克服了一定的局限性,快速找到满足QoS要求的全局最优解。     

基于蚁群算法与人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划困难的问题,提出了一种将全局路径规划蚁群算法与局部路径规划人工势场法相融合的混合型算法。首先,采用多因素启发函数和新的蚂蚁行进机制来解决传统蚁群算法路径质量差且易陷入对角障碍的问题;其次,针对传统蚁群算法收敛速度慢的情况,设计了自适应挥发系数和动态权重系数;接着,通过引入虚拟目标点、相对距离和安全距离的概念,解决了传统人工势场法易陷入局部极小值、目标不可达以及过度避障的问题;最后,将改进蚁群算法规划路径的转折点作为局部子目标点来调用改进的人工势场法进行二次规划。仿真表明改进蚁群算法较传统算法以及其他算法在路径长度方面优化了9.9%和2.0%,在路径转折次数方面优化了81.8%和63.6%,在收敛速度方面优化了94.2%和63.6%;改进人工势场法有效解决了自身问题;而以二者为基础的混合型算法则充分地结合了二者的优势,在复杂的静态和动态环境中具有极高的环境适应性和路径规划效率。     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法（Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO）。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。