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张鹏

作品数:6 被引量:15H指数:3
供职机构:山东师范大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:山东省高等学校科技计划项目山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生机械工程更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇医药卫生

主题

  • 4篇群算法
  • 3篇人工蜂群
  • 3篇人工蜂群算法
  • 3篇仿真
  • 3篇蜂群算法
  • 2篇运动仿真
  • 2篇疏散
  • 1篇动画
  • 1篇动画造型
  • 1篇多模式
  • 1篇心电
  • 1篇心电监测
  • 1篇心血管
  • 1篇心血管病
  • 1篇血管
  • 1篇血管病
  • 1篇遗传算法
  • 1篇萤火虫算法
  • 1篇人群疏散
  • 1篇商务区

机构

  • 6篇山东师范大学
  • 1篇齐鲁工业大学
  • 1篇山东省分布式...

作者

  • 6篇张鹏
  • 5篇刘弘
  • 2篇王爱霖
  • 1篇晁素娜
  • 1篇刘鹏
  • 1篇赵安华
  • 1篇赵凯

传媒

  • 2篇山东师范大学...
  • 2篇计算机科学
  • 1篇计算机工程
  • 1篇第十七届全国...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2015
  • 3篇2013
  • 1篇2012
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
改进的蜂群算法及其在CBD选址规划中的应用被引量:4
2013年
中央商务区(CBD)是城市现代化的象征与标志,是城市的功能核心。选址规划是CBD开发建设的第一步,其合理性关系到开发的成败。手动CBD选址规划不仅效率低,且数据精度差。采用智能优化算法替代手动分析进行选址规划不仅降低了CBD建设的成本,更有助于提高规划建设的效率和精度。针对该问题,对原始蜂群算法进行改进,提出了基于可达性评价的新型算法NABC,并将其应用于CBD选址规划中进行微观实验仿真。实验结果表明,该算法克服了原始算法收敛速度慢的缺陷,提高了CBD选址的智能性和准确性。
张鹏刘弘刘鹏
关键词:中央商务区群体智能人工蜂群算法可达性
基于改进萤火虫算法的人群疏散仿真被引量:2
2015年
基本萤火虫算法在人群疏散仿真中存在疏散速度慢、疏散路径不平滑的缺陷,针对该问题,提出一种改进萤火虫算法。借鉴微粒群算法的位置更新策略,将全局最优引入到萤火虫算法的位置更新过程。与原始算法相比,改进后的算法在收敛速度和求解精度方面有明显的提升。在搭建的3D仿真系统中,对改进后的算法进行人群疏散仿真实验。仿真实验表明,该算法能够实现人群远离危险源并最终到达目标安全区域的路径规划,仿真效果逼真。与原始算法及微粒群算法相比,该算法在提高人群疏散速度的同时,也提高了疏散路径的平滑性和稳定性。
晁素娜刘弘张鹏
关键词:萤火虫算法全局最优人群疏散路径规划
基于遗传算法和微粒群算法的群体动画造型平台被引量:3
2013年
动漫制作经常需要大量的个体模型。为了解决群体造型的效率性和仿真度问题,提出了基于遗传算法和微粒群算法的群体造型方法——NGP算法,利用该算法实现由一个复杂模型生成复杂模型群体的过程。遗传算法适用于同一类群体的造型,对每种部件应用这种方法形成各种各样的部件库;微粒群算法适用于对复杂模型的部件进行组合,采用这种方法对各部件进行组合优化,以形成模型群体。实现了基于NGP算法的群体动画造型平台。实验结果表明,平台生成的群体仿真度高,且生成过程效率高。
王爱霖刘弘张鹏
关键词:仿真遗传算法微粒群算法
基于移动平台的心电监测医疗系统的实现
2017年
随着移动终端设备的发展,尤其是智能手机的广泛应用,移动医疗得到迅速发展.本文中设计实现了基于移动平台的心电监测医疗系统.系统架构由数据采集端,心电监测端,健康数据管理平台,移动终端四部分组成.数据采集端采用了TMS320C5515处理器,数据采集端采集心电数据,利用蓝牙和WIFI等通信技术,数据被传送至健康数据管理平台,医生诊断完毕后可以将诊断结果及时的发送到平台,患者利用移动终端可查看诊断信息.设计此系统的目的是为心血管病患者提供实时的可靠的医疗服务,减少病人的各项花费,同时提高医生的工作效率.
贺其张鹏赵安华赵凯
关键词:蓝牙技术心血管病
基于人工蜂群算法的疏散运动仿真
针对多模优化问题,对人工蜂群算法进行改进,提出了基于种群划分机制的新型算法(PABC),并将其运用到疏散运动中进行微观仿真.仿真实验表明该模型能有效避免人群拥堵,疏散效率高,仿真度强.该研究结果不仅能应用于计算机群体动画...
张鹏刘弘王爱霖
关键词:人工蜂群算法
文献传递
基于人工蜂群算法的疏散运动仿真被引量:7
2013年
针对原始人工蜂群算法在人群疏散仿真中存在的早熟停滞问题,提出一种基于种群划分思想的新型蜂群算法。以种群划分为基础,利用多种群协同进化机制扩展求解的多样性,防止算法陷入局部最优。以ACIS/HOOPS为平台搭建3D仿真系统,对改进算法进行人群疏散仿真及对比分析,结果表明,与原始算法相比,该算法在精度和收敛速度上明显提升。与粒子群优化算法相比,该算法能够实现人群疏散的均衡分布,提高应急疏散的效率。
张鹏刘弘王爱霖
关键词:计算机仿真疏散人工蜂群算法多模式
共1页<1>
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