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1.
为解决无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)在地型较复杂小型水域内的全局路径规划问题,提出一种以贪心算法、蚁群算法、栅格法建模为基础,通过加入双向搜索算法来解决传统贪心算法搜索时易陷入局部最优解等问题的贪心蚁群算法。该算法利用贪心算法规划基础路线,利用蚁群算法的信息素机制摆脱局部收敛状态,并通过双向搜索算法降低局部收敛概率。仿真结果表明:该算法搜索时间较传统蚁群算法减少70%以上,迭代次数较传统蚁群算法减少约85%;该算法在处理USV的全局路径规划问题中具有一定的有效性、合理性。 相似文献
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提出了一种基于量子粒子群优化算法(QPSO)的足球机器人路径规划方法。为适应QPSO算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价粒子(即解)的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点。与PSO算法的对比仿真实验表明,该算法在足球机器人路径规划方面是可行的、有效的。 相似文献
3.
为提高船舶在复杂施工水域通行的安全性,提出一种基于Maklink图和布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)算法的船舶路径规划方法。利用改进的Maklink图构建施工水域环境模型;设置变量参数并用改进的CS算法对模型进行求解,其中采用基于Dijkstra算法得到的最短路径长度作为种群个体的适应度值;采用3个衡量算法性能的指标——优化性能指标、时间性能指标和动态性能指标,对多种算法进行分析比较。结果表明,采用指数型自适应步长和线性自适应发现概率对CS算法进行改进,能提高其在路径规划中的搜索效率和迭代速度,并可以保证求出一定精度内的近似最优解,显示出该算法的优越性。 相似文献
4.
旨在通过对学习路径规划研究现状的分析,为未来学习路径规划领域相关研究的发展提供借鉴。具体而言,首先介绍学习路径规划的定义以及学习路径规划方法中常用参数;然后按照使用算法的类别的不同,对学习路径规划算法进行详细分类,总结各类学习路径规划方法的优缺点;接着,对学习路径规划方法使用的数据集与评估方法进行介绍;最后,总结学习路径规划方法面临的挑战并对其未来发展趋势进行预测。 相似文献
5.
基于更动约束的思想与方法,提出了求解线性规划问题的新椭球算法.它与L.G.Khachian的椭球算法不同,在新算法的椭球迭代过程中,不仅用约束不等式割掉不含约束集的半个椭球 (椭球中心不在约束集内时 ),称之为约束割 ;而且在椭球中心落在约束集内时,它用目标不等式割掉含约束集的半个椭球,称之为目标割.新算法的不等式系统是由原规划 (或对偶规划 )的约束不等式与目标不等式组成的 (规模小 ),而不是由原椭球算法的K K T条件组成的不等式系统 (规模大 ).这种新椭球算法即有多项式计算复杂性的特性,又在迭代过程中得到一系列单调趋向最优解的可行解 (在解存在时 ).如果认为已得满意解,可随时停机.对于实际问题,大多数是变量有界的,初始椭球不大,因此新算法更为实际,有效. 相似文献
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动态规划与贪心法是算法设计中比较重要的方法,它们都是采用分治思想把大问题分小,在降低成本的基础上达到最优;这两种方法有许多相似的地方,容易使人混淆;以求解最小生成树的Prim算法和多段图的最短路径问题为例,通过详细对比分析,指出动态规划与贪心法的差异性,帮助人们理解掌握二者之间的差别. 相似文献
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顾成喜 《苏州市职业大学学报》2009,20(3):42-45
在对求解TSP问题的GT算法进行了细致分析和对比了TSP问题与避障路径规划问题的异同点之后,引入粒子计算和“基因库”概念,对GT算法进行了改造,并将其用于求解避障路径规划问题．实验表明,该算法能够应用于求解避障路径规划问题,并在一定程度上提高了演化算法的效率． 相似文献
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网络拓扑发现的主要目的是获取和维护网络节点的存在信息及它们之间的连接关系信息,使网络管理员可根据此信息对故障进行快速定位。本文介绍了拓扑发现的现状并对网络拓扑发现方法作了研究,阐述了简单网络协议(SNMP)的原理和特点,分析了现有OSI第三层SNMP算法的不足,在此基础上提出改进后拓扑算法。 相似文献
9.
为避免船舶搁浅、撞桥等事故的发生,研究针对复杂内河水网的航线规划算法及其应用模式。根据航道通航条件,设计内河水网的有向拓扑网络,并从添加航道约束条件、优化代价函数和估价函数三个方面对A^*算法进行改进,实现针对不同船舶参数的最优航线规划。结合船舶助航APP研究航线规划算法的应用方法,并以东莞水系为场景进行算法测试。结果表明,改进的A^*算法能够很好地应用于内河水网的航线规划,而且可在手机移动终端高效运行。研究的航线规划算法和应用模式对保障复杂水网的船舶航行安全具有重要的意义。 相似文献
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通过对城市公交路径选择问题的分析,在常用的Dijkstra最短路径算法基础上进行改进,根据乘客的不同需求给出出行总距离最短、出行总费用最少、出行总时间最短的最优路径选择模型.综合考虑距离、时间、费用等多种因素给出的出行满意度最大的最优路径模型,同时以算例验证了模型和算法的合理性和实用性. 相似文献
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余翀 《中国科学院大学学报》2013,30(3):394-402
从硬件实现和软件算法两方面,对基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统进行设计实现. 通过对6轮全向移动平台的力学、运动学和动力学分析建模,借助基于FPGA的高精度光电里程计和激光校准装置,设计出适合蜂窝地图下运行的全方位步进式机器人. 结合多维度传感器的数据融合,在蜂窝栅格地图中分2个层次,分别进行基于"六向分块"思想的局部路径规划和基于遗传算法TSP优化问题的全局路径规划. 实验证明了该系统在实际运行中的精确性和鲁棒性. 相似文献
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基于混合遗传算法的船舶避碰路径规划 总被引：2，自引：0，他引：2
针对不同会遇态势下的船舶避碰路径规划问题,建立一种基于遗传算法和非线性规划理论的避碰路径规划模型。该模型结合遗传算法全局搜索能力强与非线性规划方法局部搜索能力强的特点,使混合后的遗传算法在性能和效率上都得到提高。综合考虑船舶安全性、路径平滑度和路径长度等因素的影响建立避碰目标函数,采用基于实数编码方式的轮盘赌选择算子、算术交叉算子和高斯变异算子,通过迭代获取全局范围内的最优解。通过仿真对模型进行可行性验证和必要性分析。 相似文献
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基于改进蚁群算法的船舶多约束最优航线设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高船舶航线经济性,基于电子海图显示与信息系统(electronic chart display and information system,ECDIS),分析影响航线设计的各种因素,建立航线设计网络模型。将改进蚁群算法的基本原理应用于船舶航行路径搜索中,提出一种多约束条件下航行综合成本最低的最优航线生成算法。仿真试验证明,该算法是可行的,且具有动态寻优的特点,将其应用于多约束条件下的最优航线设计是合理的。 相似文献
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为解决船舶穿过岛礁区时危险度大、航行难、航路规划复杂等问题,提出应用实数路径点编码配合采取精英保留策略的遗传算法。考虑船舶的转向困难性、航程、人为指定经过路径点以及船舶安全性,建立适应度函数评价模型。在电子海图平台上提取障碍物特征多边形顶点坐标,规划出最佳航路。该算法能解决多约束条件下的多目标优化问题。对舟山岛礁区进行实例验证。结果表明,改进后的遗传算法能够解决岛礁区的复杂航路规划问题,且实现简单,收敛速度较快,也不易陷入局部极小值。随着自动控制技术的不断发展,可为船舶在岛礁区的自主航行提供理论支持。 相似文献
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为实现水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路径规划中容易产生维数灾难的问题。通过训练模型可有效地建立感知(输入)与决策(输出)之间的映射关系。依据此映射关系,USV在每个决策周期选择Q值最大的动作执行,从而能够成功避开障碍物并规划出最优路线。仿真结果表明,在迭代训练8 000次时,平均损失函数能够较好地收敛,这证明USV有效学习到了如何避开障碍物并规划出最优路线。该方法是一种不依赖模型的端到端路径规划算法。 相似文献
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鉴于帆船在离岸航行时仅凭船员经验无法获得长距离最优航线,基于相关航线规划的研究,考虑风场的不均匀性对航线规划的影响,以航行时间最短为目标,建立开敞水域帆船航线规划模型,并设计具有自适应性的遗传算法进行求解。以一艘28英尺的单体龙骨帆船为例验证了模型的可行性和算法的有效性。 相似文献