动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优.仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的     

改进的优化算法用于移动机器人路径规划

针对当前机器人路径规划算法存在局部最优问题,提出了一种改进的移动机器人路径规划算法。该算法采用改进的人工势场算法产生初始化种群,改进的遗传算法引入了新的适应性函数和"翻转变异"算子、进行全局路径优化。适应性函数包括路径点的适应度和路径的适应度,提高了适应性函数的评价性能。"翻转变异"使障碍物路径变为自由路径,使移动机器人顺利绕过障碍物。克服了传统遗传算法的早熟收敛问题,提高了遗传算法的效率。实验结果表明该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人领域中的重要问题之一。传统遗传算法在寻找最短路径时容易陷入局部最优,为了缩短机器人运动路径长度和提高避障性能,本文提出一种免疫克隆自适应遗传算法,该算法结合了免疫克隆算子、自适应算子从而提高解的质量,设计栅格模型,给出适应度函数用于计算机器人路径长度,并针对复杂的二维路径编码问题,设计一维路径编码方式。在仿真实验中针对不同障碍物数量对免疫克隆自适应遗传算法和粒子群算法、模拟退火算法进行对比,结果显示:当障碍物数量提高至20时,免疫克隆自适应遗传算法优化过的路径长度与粒子群算法与模拟退火算法相比分别降低了5.99%和11.04%。因此,本文提出的免疫克隆自适应遗传算法可减少路径寻优时间,有效提升机器人路径规划的效率。     

多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题，提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中，采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略，以加快收敛速度；在遗传算子的设计中，引入删除、修复和平滑算子，以提高算法的搜索效率；在选择算子中。加入避免外部存储器中出现相同个体的机制，以防止早熟收敛。仿真结果表明：该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。     

基于分子优化算法的机器人避障规划

自从Adleman博士利用分子算法成功求解HPP问题,DNA计算引起了人们广泛的兴趣.文中引入了DNA技术并借助生物学理论对其进行改进,提出了新的分子优化算法.并在机器人路径的避障规划中进行了仿真实例,结果显示算法避免了经典遗传算法容易出现的"早熟收敛"和"收敛速度慢"两大难题,继承了遗传算法全局搜索的能力,提高了算法的有效性和收敛速度,在很少的进化代数中就可以求得问题的最优解,适合于路径规划问题.     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

基于Lévy-PSO算法的焊接机器人避障路径规划

针对工业机器人的运动特点并考虑机器人焊枪的避障问题,提出了较为实用的几何避障焊接路径规划策略.采用Lévy飞行与粒子群算法(PSO)相结合的算法进行全局路径规划的优化,并与其他方法进行模拟仿真比较,以验证其合理性和可行性.结果表明,Lévy-PSO算法能够得到避障焊接路径最优解,且其寻优效果较为稳定,可用于解决点焊机器人避障路径规划问题.     

基于遗传算法的水下机器人大范围路径规划

智能水下机器人（AUV）研究领域中的一个重要问题是全局路径规划，它的目标是在已知障碍物的环境中寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。提出一种分层遗传算法来解决大范围海洋环境下AUV的路径规划问题。详细介绍了算法的实现，并进行了仿真实验，仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于改进遗传算法和改进人工势场法的复杂环境下移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力,通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题。用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题。结果表明:静态环境下,采用改进遗传算法规划出的最优路径,与传统遗传算法相比其长度缩短了1. 47 m,收敛速度加快;动态环境下,采用改进人工势场法进行路径规划,所用时间与基本人工势场法相比缩短了7. 24 s;复杂环境下,移动机器人采用双层路径规划思想能够规划出一条优化路径。可见改进后的算法是有效的。     

遗传算法在水污染控制系统最优规划中的应用

针对水污染控制系统最优规划中存在的问题，提出应用遗传算法求解区域最优化模型，充分利用遗传算法全局搜索的能力，快速获得最优解。结果表明，这种算法可以克服试探法分段优化的不足，使规划结果更合理，投资费用更节省，为求解区域最优化模型提供了一种新方法。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上，分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响；提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略；指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

新疆哈密瓜细菌性斑点病病原的鉴定

2000年6-8月从新疆北部主要哈密瓜产区采集分离纯化11个哈密瓜细菌性斑点病菌株,经致病性测定和细菌形态学、培养性状、生理生化特性及G Cmol%含量测定,确定采自叶片病斑上的9个供试菌为丁香假单胞菌黄瓜致病变种（Pseuodomonas syringae pv.lachrymans),而侵染果实的病原菌可能还包括果斑菌（Acidororax.arenae subsp citrulli)。     

当代大学生幸福感缺失现象探析

幸福是人类追求的终极目标,也是一个永恒的伦理话题,人类对幸福的自觉追求是推动社会历史进步的动力之一.中国当前社会正处在空前的转型时期,当代大学生幸福感的缺失在相当程度上存在,并呈现出上升趋势.究竟是什么原因导致此现象的出现?作者从对幸福和幸福感的考证入手,具体分析了当代大学生幸福感缺失的原因,并在此基础之上提出了相应的解决之策.     

行政机关违法设定许可的法律责任探析

对于行政许可违法的法律责任问题，人们往往是从行政许可实施违法的角度进行研究，而对于设定违法及其责任追究的探讨却相对薄弱。然而。行政许可设定一旦违法，其对相对人和社会公共利益的损害将会更大，因此，对许可设定的违法及其责任问题进行研究，以避免违法行政行为的发生，促进政府依法行政，不仅必要而且是非常有意义的。     

发动机转动惯量的实验测定

发动机转动惯量是发动机系统动态模型的一个重要参数,一般需要通过试验测取发动机转速衰减曲线,再由曲线拟合而得。在文中提出一种试验曲线的全程拟合法,比以往的标定转速点拟合法可以取得更高的精度。