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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
2.
分别从蛮力法、动态规划法、贪心法这三种算法入手,提出了求解投资问题的算法思想,给出了算法的伪代码,并对算法进行了分析比较. 相似文献
3.
Binpacking问题是一个经典的NPC问题,不存在精确的求解算法,但Binpacking问题有着广泛的实际应用,本文从贪心和随机两个角度出发讨论Binpacking问题的各种近似求解策略及其算法的实现。 相似文献
4.
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
5.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(6)
考虑了二机流水作业第一台机器带不可用区间、工件可拒绝的调度问题.所有的工件都是加工可中断的,即当某一工件在不可用区间出现之前开始加工但在机器不可用时并未加工完成,在不可用区间结束后可以接着加工.目标函数是最小化接受加工工件的最大完工时间与拒绝工件的惩罚之和.此问题是NP-难的.首先提出了一个动态规划的最优算法以求解小规模问题,并给出了数值计算实例.所提出的动态规划算法的运算时间随着问题的规模成指数增长,进而又提出了一个启发式算法,并证明了该启发式算法的最坏性能比是3. 相似文献
6.
《烟台职业学院学报》2017,(4):87-92
提出一种新的基于边折叠的模型简化算法。此类算法中,简化序列的选择是一个复杂的优化问题。以往的简化算法通常基于贪心策略,需要为所有的可折叠边建立一个优先级队列,并随着边折叠进行不停的调整该队列,运算耗时,且内存开销大。基于边折叠的模型简化算法采用基于多选择技术的概率优化策略,只在随机选择的若干个边中计算最优目标。在计算边折叠代价时,基于边折叠的模型简化算法主要考虑折叠前后相关三角形法向量方向发生的改变。实验表明基于边折叠的模型简化算法能够快速产生高质量的简化模型。 相似文献
7.
为解决复杂水域的船舶自主避碰问题,提出一种基于A~*算法的慎思型避碰轨迹规划算法,旨在满足船舶操纵性约束、静态与动态障碍物约束和《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)约束下,规划出一条最经济的航行轨迹。通过无人三体船自主避碰试验和模拟试验,验证算法的有效性,具有较高的参考价值。 相似文献
8.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(1)
从企业生产经常发生的一些实际问题中提炼出一类带有不可用区间、工件可拒绝的单机调度问题.目标函数是最小化加工工件的总完工时间与拒绝工件的惩罚和.对于这个已证明为NP难的问题提出一个动态规划算法最优求解小规模问题,为求解大规模问题,改进了已有最坏性能为4的启发式算法,并进一步证明了该算法的最坏性能为2+4/5+2■2k+8(k为算法的迭代次数). 相似文献
9.
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
10.
鉴于恶劣海况将引起船舶失速、剧烈横摇甚至倾覆,为避开恶劣海况区域,提出一种考虑复杂气象变化的智能船舶动态航线规划方法。通过改进A*算法的启发式函数,将风、浪对船舶失速的影响加入路径代价值的估算中,进而规划出一条避开恶劣海况的动态航线。跨北大西洋的航线规划仿真结果表明:本文提出的动态航线规划方法可以将船舶的跨洋航行时间缩短18.17%,并且能有效地避开风浪较大的危险海域。运用该动态航线规划方法能缩短船舶航行时间,节约航行成本,提高航运企业的经济效益。 相似文献