基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

针对基本粒子群算法在路径规划时易陷入局部最优、规划路径较长等问题,提出了改进粒子群算法对移动机器人进行路径规划.首先使用MAKLINK图建立移动机器人的工作空间模型,然后采用Dijkstra算法搜索从起始位置到目标位置的全局次优无碰撞路径,最后将指数变量权重加入改进的粒子群算法中对次优路径进行优化,找到最短路径.与基本...     

基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。结合机器人路径规划的特点,将确定性选择和蚁群算法的随机性选择相结合进行节点转移,每次循环后只对较优蚂蚁路径进行信息素更新,提高了算法收敛的速度;在寻找路径过程中蚂蚁无后继转移节点时,采用蚂蚁回退策略,增强了算法在复杂障碍物环境中寻找路径的健壮性。仿真试验表明,该算法能在障碍物较复杂的情况下迅速规划出较优的全局路径。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.     

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法首先建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息构造一个移动机器人从始点到终点的无碰距离函数,然后用改进的粒子群算法对此路径进行优化, 得到全局最优路径．     

移动机器人路径规划算法综述

为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述; 其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。最后指出机器人路径规划技术在改进算法、混合算法、多机器人协作、复杂环境以及多维环境下进一步深入研究的未来发展趋势。     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

基于独狼蚁群混合算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于独狼搜索机制的自适应精英蚁群混合算法.首先,在精英蚁群算法中引入了独狼视场机制并设计了自适应增强函数,用以改进精英蚁群算法搜索机制中蚁群的寻径能力.然后,为了消除混合算法中的停滞现象,引入了独狼逃跑策略并构造了一种信息素优化机制,用来提高混合算法的全局搜索能力,帮助寻径个体突破当前的路径停滞问题,避免算法陷入局部最优.最后通过仿真分析和测试,进行了针对性的对比试验,结果表明:混合算法在多种环境下的路径规划均拥有较好的收敛速度和高效的寻径能力.     

基于改进灰狼算法的移动机器人三维路径规划

为解决移动机器人在丘陵山区不规则、崎岖地形等复杂果园环境下的路径规划问题,提出一种基于改进灰狼算法的移动机器人三维路径规划方法。通过模拟实际地理环境,建立三维果园地形及障碍物模型,构建路径规划目标函数模型。通过引入麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)改进标准灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)的初始化方式、收敛因子、局部搜索能力及全局搜索能力。仿真实验结果表明,所提出的算法相较于其他算法,具有寻优速度快、路径规划距离最优、收敛速度快的优点,表明了本文方法的有效性和优越性。     

基于改进萤火虫算法的移动机器人多目标路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人的路径规划问题,提出一种面向多目标同时优化的改进萤火虫算法;该算法利用栅格地图对机器人作业环境进行建模,将Pareto支配关系引入到萤火虫个体的亮度评价过程,构建精英库保留算法迭代过程中的Pareto非支配解,采用自适应网格划分策略维护种群的多样性;以路径长度、路径安全性和路径平滑度为目标进行运动路径的搜索与优化。仿真结果表明,与经典的带精英策略的非支配排序遗传算法相比,面向多目标同时优化的改进萤火虫算法求得Pareto非支配解集更优越。     

A Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid

Task scheduling in Grid has been proved to be NP- complete problem. In this paper, to solve this problem, a Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid （HTS） has been presented, which joint the advantages of Ant Colony and Genetic Algorithm.Compared with the related work, the result shows that the HTS algorithm significantly surpasses the previous approaches in schedule length ratio and speedup.     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

改进型蚂蚁算法在JobShop调度问题中的应用

本文首先介绍了J0bshop调度问题的模型,然后介绍了蚂蚁算法的原理,提出了求解JobShop调度问题的改进型蚂蚁算法,接着给出了该算法的流程,最后利用两类标准问题进行仿真,实验结果表明该算法应用在JobShop调度问题当中是行之有效的。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

基于蚁群算法的对等网搜索算法的研究

针对传统的对等网搜索方法的不足,分析了蚁群算法的优势,提出了一种基于蚁群算法的对等网搜索方法．对等网上发起结点收到查询请求后,执行消息路由搜索算法对目标结点进行搜索,在搜索过程中根据状态转移公式寻找下一跳路径．实验结果表明,基于蚁群的对等网搜索算法能够节省路由长度并且有较高的搜索准确率．     

基于在线图搜索的移动机器人遍历运动规划

提出了用于移动机器人完全遍历运动规划的基于改进的Node Counting在线图搜索方法。通过扩大遍历时的局部搜索空间,加快了对移动机器人工作空间的搜索。该方法的搜索效率明显优于Node Counting。给出了仿真系统主要模块的设计,并采用Java语言编制相应的仿真程序。仿真实验表明:基于改进的Node Counting在线图搜索具有良好的遍历性能,同时在遭到机器人被"绑架"或信息素被破坏等情况时,算法仍具有较好的鲁棒性。     

基于混合蚁群与遗传模拟退火的QoS组播路由算法

对于网络业务,服务质量(QoS)包括传输的带宽、传送的时延、数据的丢包率等.通过使用蚁群算法的自组织能力自动搜寻得到备选路径集,结合遗传模拟退火算法(GSAA)对产生的这些备选路径进行选择、交叉、变异、模拟退火来产生的一个路由协议综合缩短网络的路径消耗以及提高网络传输的服务质量.     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization,IAPF-ACO)算法.斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题.蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子.三维障碍物空间仿真规划表明:IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定.在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹.     

XML文档频繁序列的挖掘

XML文档本身和用户频繁查询的数据日益增大,如何根据用户的需求对这些海量数据进行查询处理是当今研究的热点之一。本文基于蚁群算法的思想,分两步挖掘XML文档的频繁序列及用户查询的相关性,从而提高了查询处理的效率。     

蚂蚁算法在TSP问题求解的应用

蚂蚁算法是目前解决大规模复杂问题比较有效的算法.同时TSP问题是经典的NP -C问题,已被广泛应用于在VLSI芯片设计、网络路由和车辆选路等领域,对TSP问题的求解的突破意味着大量NPC问题的求解可以迎刃而解,因而有着重要的实际价值和理论意义.文章系统地介绍了TSP问题,并在此基础上对蚂蚁算法求解TSP问题做了相关探讨.实验结果表明,蚂蚁算法对参数的初始值也具有敏感性,对于一个好的初始值的确定,需要建立在大量试验的基础上.