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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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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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针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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本文针对仓储物流系统中多AGV在路径规划中的冲突问题进行了相关研究。首先在离线状态下,利用A*算法结合时间窗对AGV按照优先级顺序进行路径规划;然后,上位机在线实时监测AGV的行驶过程,当AGV发生故障导致路径冲突时,采取低优先级的AGV改变路径或者在冲突路径前等待的方法;最后,通过仿真结果表明,该方法能够有效地解决多AGV路径冲突问题,提高了系统的运行效率。 相似文献
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一种基于APF的点式移动机器人全局路径规划方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种基于人工势场法(APF)的点式移动机器人在静态环境的无碰撞路径规划方法。该方法采用三阶段过程：环境建模，可行方向搜索和路径生成，该方法的最大优点就是方向性强，计算量小。 相似文献
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针对服装制作设备在进行不规则服装自动生产过程中,不规则服装的缝纫路径选取存在重复、冲突的风险,路径选择效率不高的问题,提出了一种基于改进遗传算法的服装自动缝纫最优路径选择算法.通过快速计算不规则服装存在的路径冲突可能,提高传统遗传算法搜索最优点的能力与速度,搜索出最优的路径.实验结果表明,该算法在服装自动生产中,对应生产不规则的复杂服装运算较快,安全性和稳定性较好,具有很高的应用价值. 相似文献
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研究了机场场面飞机滑行路径的优化模型,该模型采用遗传算法作为优化算法,并通过实例仿真进行了验证。遗传算法与最短路径算法的对比结果表明,其避免了最短路径算法中存在的滑行路径冲突现象,可以保障机场的安全运行。 相似文献
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本文针对多移动机器人局部路径规划问题,提出一种基于改进的人工势场算法的策略。当多个机器人在安全的距离范围内相遇时,通过利用机器人之间产生的优先级退避策略走出对方视野,从而避免彼此碰撞、死锁。仿真结果表明此方法是有效的。 相似文献
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针对目前路径规划算法不能覆盖车辆所有不确定的状态而导致安全性低的问题,提出了以后向可达集为约束的自主车辆最优路径规划算法。即后向可达集的变化范围作为势场蚁群算法的约束条件,在多车辆道路交通环境下,利用后向可达集不同安全区域信息素浓度不同,且越靠近危险区域信息素浓度越低的特点,给出了自主车辆最优路径建模方法,并且从理论上保证了该算法安全性的置信水平。仿真表明,该方法不仅提高了传统势场蚁群算法的安全性,同时也可以推算自主车辆轨迹跟踪的过程中安全状态的可达范围,预测自主车辆未来一段时间间隔内安全状态。 相似文献
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应用人工免疫算法规划复杂地形和火力威胁环境下的三维飞行航迹.根据实际地形的特点提取在山岭横栏的地形和多火力威胁包围的复杂场景,利用人工免疫算法的3种情况分别进行飞行器的航线设计,同时根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行优化;并把免疫算法3种情况的模拟结果进行比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,人工免疫算法在规划复杂环境下三维航迹是可行的,在时间上有一定的优势. 相似文献
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利用传统算法进行非平稳网络任务调度,由于非平稳网络的随机性增加,很难建立准确的任务调度模型,导致任务调度的失败。为了避免上述缺陷,提出了一种基于二叉树搜索算法的非平稳网络任务调度防冲突方法。根据非平稳网络中的相关参数,对网络信道中的数据量进行预测。利用二叉树搜索方法,对非平稳网络任务调度进行防冲突运算。实验结果表明,利用本文算法进行非平稳网络任务调度防冲突运算,能够极大地提高非平稳网络任务调度防冲突的准确性,保证了非平稳网络的性能。 相似文献
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针对机电一体中的PLC设备在自动控制中,存在着由于控制路径选择错误,造成机电一体自动控制中的非正常碰撞,导致机械的不必要损耗.为了解决这一问题,提出一种基于机电一体PLC自动控制防碰撞最优路径选择算法,通过在PLC控制中加入约束算法,对路径选择中的错误进行有效地约束,保证路径的选择形成局部的最优化.实验表明,该方法能够提高机电一体过程中PLC自动控制路径选择的效率,避免冲突. 相似文献
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无人机技术在军事应用中占有重要地位,其飞行航迹规划直接影响飞行能力.在考虑到雷达威胁和航行路径情况下,建立多目标动态优化模型.首先针对雷达威胁,利用模拟退火算法及局部点搜索法找出所有威胁点中的最小威胁度点,所指定的路线要尽可能多的通过这些局部最优点,以达到减少航行威胁的目的.然后利用1stopt软件将其拟合成一些航行曲线.在考虑航行路径时,采用对路径积分的办法,选出这里面的最短路径最为最用航迹.最后通过一个实例验证该模型的实用性. 相似文献