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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
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通过将传统的信赖域算法和非单调Wolfe线搜索结合,提出了一类新的求解无约束优化问题的信赖域算法.新算法给出了新的Wolfe步长准则,通过新的Wolfe步长准则可选择一个较大的步长,这样就减少了算法迭代的次数,提高了算法的有效性;并在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(8)
本文在传统的果蝇优化算法基础上提出了一种基于动态线性步长的分群交替优化算法.首先利用动态线性步长来控制算法搜索空间的大小,从而平衡了算法寻优的全局性能和局部性能.其次,利用双子群交替策略来解决多峰优化函数容易陷入局部最优的问题.最后,使用了6个经典测试函数来进行实验测试,验证了本文提出的算法具有求值精度高、稳定和收敛速度快等优点. 相似文献
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针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。 相似文献
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本文将广义互补问题转化为一个非线性方程问题,然后建立了GCP问题的无约束优化问题的转化形式,对该优化问题,用改进步长下的高斯牛顿算法来求解,并对算法的收敛性作了分析。 相似文献
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车辆路径问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题。提出一种新的量子遗传算法用于最小化运输成本。设计一种将量子比特编码转换为实数的编码方法,每条染色体代表一种行车路线方案,利用改进的旋转门对种群进行更新操作,采用动态调整旋转角机制对量子步长实现自适应搜索,扩大全局搜索范围|引入一种变异操作,用于保持算法的种群多样性,从而提高算法的全局搜索宽度|采用客户节点重置和2 opt法对〖JP3〗线路进行再优化,增强算法的局部搜索能力。仿真实验和算法比较,验证了该算法的优越性和有效性。 相似文献
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原始萤火虫（GSO）算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,故设计一种改进型蛙跳萤火虫（FGSO）算法。该算法采用自适应可变步长替换固定步长,并且结合蛙跳算法的族群划分策略,提升萤火虫个体交流能力,实现信息群内共享,以及跳出局部最优的目的。将改进算法应用到认知无线电网络CRN频谱分配问题中,可获取更为优化的频谱分配方案。实验仿真结果表明,从网络效益方面考虑,改进的蛙跳萤火虫算法在总体性能及稳定性方面均优于原始萤火虫算法,并能给出有效的CRN频谱分配策略。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(7):92-96
利用布谷鸟算法(Cuckoo Search algorithm,CS)求解电力系统无功优化问题是一种新的方式,但其中的两个重要参数取的是固定值,导致其在迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优,因此引入动态发现概率Pa、步长因子a以及一个改进的步长搜索方程,形成改进布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search algorithm,ICS)。本文基于Matlab软件,将CS和ICS分别对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,以验证算法的有效性。实验结果表明,利用ICS算法求解无功优化问题可以在提高收敛性能的同时得到使电网损耗更小的解。通过该仿真实验,将理论运用到实践中,使学生提高仿真能力,进一步加深对无功优化的理解。 相似文献
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为提升自主导航精度,使用Jetson Nano控制器,采用同步定位与地图构建和路径规划算法,融合轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元等多传感器信息,实现精确的单点和多点自主导航。采用机器人操作系统搭建自主导航框架,使用基于图优化的cartographer算法实现环境地图构建与机器人位姿估计,采用A*算法作为全局路径规划算法,同时利用基于g2o优化的TEB算法实现环境突变时的局部路径规划。实验结果表明,基于图优化的cartographer算法建图效果优于常见的基于粒子滤波的Gmapping算法。基于g2o优化的TEB算法可避免动态窗口算法在局部路径规划中机器人被挟持的情况,提升智能机器人地图构建和路径规划的准确性。 相似文献
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车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。 相似文献
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吴胜阳 《新乡师范高等专科学校学报》2006,20(5):46-48
讨论了变步长自适应滤波算法,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,建立了步长因子μ与迭代次数n及输入信号之间的一种新的非线性函数关系。该算法与传统LMS算法相比,在计算量增加不太大的情况下,具有更快的收敛速度和较小的稳态误差,而且无须去关心步长因子的大小。通过Matlab模拟仿真的结果与理论分析相一致,证实了该算法的优越性。 相似文献
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郑亚强 《安徽技术师范学院学报》2014,(2):49-53
为了提高加权多模盲均衡算法对高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法（ASCS-WT-WMMA）。新算法利用自适应步长布谷鸟搜索算法（ASCS）初始化均衡器的权向量,有效避免了权向量陷入局部极小值;利用小波变换（WT）降低信号自相关性;加权多模盲均衡算法（WMMA）利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波多模盲均衡算法、小波加权多模盲均衡算法以及布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法比较,该算法收敛速度更快和稳态误差更小。 相似文献
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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