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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
介绍了电子导游功能在手机平台上的实现技术,着重描述了路径设定算法在Prim算法上的修改以及优化,最佳路径生成算法在最短路径生成算法基础上的修改和具体设计,以及GPS技术在手机平台上的应用。  相似文献   

2.
在分词工作常用数据结构模型的基础上,提出了字符串完全分词网络模型,讨论了该模型的基本性质,给出了其中的路径查找基本算法。该模型能反映中文分词问题自身的特点,便于分析分词问题中的统一性质。利用该模型将全切分图的生成、修改、路径查找等工作分解为统一平台上相对独立的过程,能较好地配合多种常用分词算法,简化对各种算法的研究和描述。该模型与自然语言理解后续工作使用的数据结构如句法树等也有很好的相似性。  相似文献   

3.
针对A*寻路算法在大型地图中搜索路径结点过多、搜索效率过低的问题,提出一种基于多边形导航网格的改进A*算法。首先利用建模工具对地图中障碍物进行剔除,生成可行走域的多边形导航网格;其次对多边形网格进行Delaunay三角剖分,形成三角导航网格,利用二叉堆对A*算法所使用的数据结构进行优化,采用目标范围界限方法对导航网格进行预处理,并将处理A*算法的启发函数进行改进以适用于多边形导航网格,对多边形导航网格生成路径利用漏斗算法进行路径平滑处理,生成实际最优路径;最后利用Unity3d游戏引擎搭建地图寻路实验平台,对比分析算法的性能差距。实验证明,基于多边形导航网格改进A*算法在大型地图中的搜索效率明显高于基于传统方格地图A*算法。  相似文献   

4.
利用Dijkstra算法求连通网中某一个顶点到其他顶点的最短路径时,修改连通网的存储结构,利用邻接矩阵存储最短路径的同时引入二叉树,提高算法的执行效率.  相似文献   

5.
Dijkstra算法是最具有代表性的最短路径算法,为解决许多工程领域中出现的最短路径问题提供了理论依据。本文分析了Dijkstra算法以及该算法存在的不足,并提出了优化该算法的方法,通过与原算法作比较,结果表明这种改进的算法在运行时间和效率上得到了提高,其占用的存储空间得到了减少。  相似文献   

6.
传统动画制作软件大多采用关键帧技术进行创作,所创作的群体动画在真实性和智能性上存在一定不足。为使群体动画产生逼真的运动路径,采用碰撞检测和碰撞避免的方法模拟群体运动,并基于微粒群算法提出一种群体动画路径自动规划方法。仿真实验结果表明,该方法能够改变群体动画运动路径,快速有效地生成群体动画。  相似文献   

7.
基于差分进化算法的时间最优路径规划   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提练处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题.  相似文献   

8.
提出了一种基于2D扫描为基础的辐射扫描算法。首先利用栅格法确定栅格粒度,建立环境空间模型。在起点与终点之间存在障碍物的前提下,向两侧扫描获取周围障碍物信息,并确定子节点。子节点不断扫描和更新下一级子节点,从而扫描到终点,并通过终点反选父节点确定最终路线。减少了传统算法规划路径中最终的结果并非最优解的问题。使用LabVIEW2017平台编写了算法仿真软件,进行大量实验。结果表明,该射线扫描算法在规划路径上比传统蚁群算法生成路径质量更高,有效提高了算法应用于三维空间路径规划时的可靠性。  相似文献   

9.
提出了基于单线单向(SLSD)道路网络的最优路径算法.不同于传统网络,在SLSD网络中,路元素被抽象成网络的节点,且都是单向单线的;而道路节点被抽象成网络的链接.该网络模型可以很好地表述拐弯限制、回路以及多条道路存在于2个路口等只有超图模型才能很好表示的真实路网情形.基于此网络模型,给出了相关的最优路径算法,并且证明了将超图转化为SLSD道路网络后,A*及Diskstra算法可以不加修改直接用于计算任何真实路网的最优路径.最后,结合新加坡道路网络数据,给出了一个预先计算的两步法最优路径算法及其计算结果,验证了所提出的模型和算法.  相似文献   

10.
针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。  相似文献   

11.
在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。  相似文献   

12.
针对建筑机器人在施工现场获取地图信息时间长且需要规划出一条全局的、能实时避障的路径等问题,该文提出了一种应用建筑信息模型(building information model,BIM)技术建立导航地图并进行路径规划的算法。根据BIM模型中的信息对传统RRT算法进行优化改进,提出了IRRT(improved rapid-exploration random tree)算法。首先将原有的固定步长改为动态步长,通过判断与目标点的远近界定步长大小,避免了节点的盲目扩张;其次,对随机采样点的生成范围进行了约束,并设置一个同时考虑目标点和随机点的权重来解决传统RRT算法中新生成点仅由随机采样点单一决定的问题;算法陷入最小值时选取随机扰动策略进行逃脱;最后在全局路径的相邻节点间使用动态窗口法进行局部避障。实验仿真结果表明IRRT算法比传统RRT算法在搜索速度上快了3倍多,平均路径比改进前减少25.56%,平均节点减少8.92%,加入动态窗口法后有效提高了机器人实时避障能力,更适合多变的室内环境使用。  相似文献   

13.
最优路径选择算法是车载导航中路径分析的核心,目前导航系统多停留在静态导航上.文中针对最优路径算法在实时导航应用中的特点,提出了分时分段计算动态最优路径的思想,即利用对应时段对应路段的交通信息来指导路径寻优,并依据该思想设计具体的算法在福州市地图上模拟测试,其结果基本符合相应时段出租车的行使路径.  相似文献   

14.
《滨州学院学报》2020,(2):69-73
路径规划是移动机器人研究的关键技术,针对狼群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出了一种改进的狼群优化算法。以栅格法构建基于改进狼群算法的机器人路径规划模型,并采用游走机制来改善模型的局部寻优能力;采用智能奔袭方式提高改进狼群算法的自适应调节能力,以使算法收敛到全局最优。仿真实验结果表明:改进后的狼群算法在收敛速度、精度、自适应调节能力上均优于对比算法且在实现机器人路径规划上更有效。  相似文献   

15.
基于最短路径优化问题Dijkstra算法程序的设计和实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
在九十年代公认的求最短路径的最好的算法是由E.W.Dijkstra于1959年提出的标号算法,此算法可以很好地解决求最短路径问题,但是该算法采用手工求解,计算量大且很繁琐.本文在此算法的基础上采用矩阵运算的方法,从而实现了完全应用程序求解,在很大程度上解决了上述问题所遇到的难点,使求最短路径和最短距离这两个较复杂的问题变得非常容易求解.  相似文献   

16.
针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明:改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。  相似文献   

17.
根据报警电话的地理位置及其周边交通信息获得最近的出警点及最佳路径,是现代公安GIS中的一个热点难题。在对各种最短路径算法比较研究的基础上,选用了一种Dijkstra优化算法,并结合交通网络的特点建立了基于数据库技术的实时最佳路径查询分析模型。  相似文献   

18.
对大型复杂网络提出网络分级的思想,根据网络分级的情况定义网络结点的数据结构,然后使用改进的Dijkstra算法和最小生成树算法来计算网络中任意两结点之间的最短路径。  相似文献   

19.
在线学习环境下,探索符合学习习惯和偏好的学习活动路径能够降低学习者学习盲目性、提升学习者的课程体验。研究以教育大数据为背景,以MOOC为研究案例,以个性化学习路径为研究内容,通过对学习结果分类理论、教育目标分类法以及三维目标分类理论的分析、对比、归纳、借鉴,对MOOC平台学习者行为数据进行了维度划分,并从态度和认知两方面入手构建了包含学习兴趣、知识水平、综合能力三个维度的学习者学习画像特征模型。在此基础上,通过交叉使用Apriori All算法和贝叶斯网络对平台行为数据进行差异处理,使其转化为具有信息价值的具体数值,设计出了学习画像与个性化学习路径拟合系统。在此基础上,运用蚁群算法实现个性化学习路径的生成与推荐,为学习者提供精准的学习路径指导,降低学生迷航率。研究结果表明:基于学习画像的个性化学习路径推荐具有精准性;学习画像可以实现MOOC环境下平台数据和学习者之间的耦合;交叉使用多种算法实现不同维度数据的差异性处理,使数据分析、处理、应用具有合理性,是实现个性化学习路径生成推荐的良好基础。  相似文献   

20.
蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等。针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新。使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析。结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优。  相似文献   

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