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本文介绍了一种蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）在直升机航路规划中的应用,给出的n个目标点的坐标信息,利用蚁群算法计算出最短路径;并利用MFC生成最优路径。该方法直观、有效;经过多次的实验论证,有着较高的应用价值。 相似文献
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近年来,作为人工智能领域一个分支的最短路径探索仍值得做更进一步的讨论和研究,最短路径问题是给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。在最短路径的算法之中,各个算法也都具有各自的优点和适用性。针对Dijkstra算法、蚁群算法、A*算法的特点,经过分析与研究得出,A*算法在最短路径寻优方面比其它路径寻优效率更高,对A*算法的程序实现,为人工智能领域以及机器人路径应用方面提供了重要的实际应用参考价值。 相似文献
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研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。 相似文献
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针对传统的无线传感器网络数据传递过程中,会出现多个数据选择同一最短路径,导致数据出现竞争,造成路径阻塞,降低无线传感器网络数据传递速度的问题,提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化处理方法。方法是将需要传递的数据按最短路径传输,假设传输路径堵塞,则将堵塞信息发送到初始位置,后续需要传递的数据可以选取其它的次合理路径,从而避免了传统方式的缺陷。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。 相似文献
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考虑低碳的冷链物流车辆配送路径优化 总被引：1，自引：0，他引：1
基于冷链物流车辆配送节能减排的必要性,在考虑车速、距离、载重量等影响因素的情况下,建立以碳排放量最低为目标的配送路径优化模型,运用蚁群算法进行路径优化,并与总路程数最短为目标的模型进行比较。从而对政府和冷链物流企业提出建议,激励企业选择低碳化的配送路径,对提高企业的经济效益和社会效益都有重要意义。 相似文献
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随着现代化科学技术的飞速发展,高科技技术也得到了越来越广泛地应用.路径规划技术作为机器人研究和人工智能研究中一个非常重要的研究领域,对于提高机器人功能和技术层次等方面都有巨大的作用.路径规划能够有效地帮助移动机器人实现导航技术的成功运用,同时也能够较好地评判移动机器人的智能化程度.本文主要阐述了移动机器人技术中基本蚁群算法在路径规划中的应用,同时改进并优化了该种蚁群算法,通过“三步走”的方式,帮助α、β与Q实现最佳组合确定的模式,以此来显著提高机器人的稳定性以及寻优能力. 相似文献
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针对多配送中心煤炭车辆调度问题的复杂性,建立该问题的数学模型并提出合理假设和约束条件,以缩短配送路径降低配送成本为目标构造该问题的目标函数。文章结合实例应用蚁群算法对煤炭配送路径进行优化降低运输成本,通过实验验证了蚁群算法在煤炭配送路径优化问题的有效性。 相似文献
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One of the challenges in path planning for an automated vehicle is uncertainty in the operational environment of the vehicle, demanding a quick but sophisticated control of the vehicle online. To address this online path planning issue, neural networks, which can derive a heading for an operating vehicle in a given situation, have been actively studied, demonstrating their satisfactory performance. However, the study on the training path data, which specifies the desired output of a neural network and in turn influences the behavior of the neural network, has been neglected in the literature. Motivated by this fact, in this paper, we first generate different training path data sets applying two different offline path planning algorithms and evaluate the performance of a neural network as an online path planner depending on the training data under a simulation environment. We further investigate the properties of the training data that make a neural network more reliable for online path planning. 相似文献
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对"互联网+"物流信息安全管理的用户行为路径进行优化研究,希望通过显性化的特征值来揭示物流信息安全管理的风险程度。通过构建供应链模型,采用TSP算法求解供应链上的物流业务最短路径,认为无论节点的用户行为如何表现,其物流业务运作必然依托原有的供应链最短路径结构开展。以物流信息安全管理背后的用户行为为载体对象,构建变异的用户行为熵TSP模型。将网络的信息安全问题抽象为求不重复连接所有节点用户熵值的最短路径,在此基础上,对用户行为路径进行仿真优化,并得出相关的结论。 相似文献
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给出了相似文献分类算法，可用于管理信息系统实现信息分类；改进了Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法，使之效率提高，这两个算法适宜在智能系统中应用． 相似文献
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研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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很多实际优化问题可用最短路的模型来描述,以往的很多研究都是静态的,而实际问题中往往要求所出现的参数及其所考虑的目标是与时间相关的,也即动态的问题。本文简述了带有硬宵禁限制的动态最短费用路问题的数学模型及给出了求解方法,并对模型中的控制参数“M”的取值进行了研究。 相似文献