基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

基于旋转电弧传感机器人立焊焊缝的跟踪

摘要： 为了实现机器人对立焊焊缝的准确跟踪,提高焊接的质量和效率,减少焊接工人的劳动强度,对采样电流进行组合滤波,利用“绝对差法”对第1个采样点到第32个采样点进行线性回归,拟合直线的斜率作为偏差,以偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入,经过输入量的模糊化、模糊推理和输出量的清晰化,控制水平滑块伸缩跟踪立焊焊缝.通过路径规划,使焊枪从上倾45°变成下倾45°.利用基于水平滑块伸缩跟踪焊缝与路径规划组合的方法对立焊焊缝进行跟踪.实验结果表明：利用该算法,基于旋转电弧传感机器人跟踪立焊焊缝的可靠性好,精确度高.     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

基于居民满意度调查的小城镇规划建设提升研究——以天津市东丽区华明示范镇为例

选取了天津小城镇建设中最具代表性的华明示范镇作为研究对象,通过对还迁农民居住满意度的调查,归纳了还迁农民满意度特征,重点分析了他们对实施效果的评价和对不足之处的建议,并针对实际情况提出了提升小城镇规划建设的思路和建议,以期为未来的农民社区建设项目提供更好的指导,及进一步提高城镇建设水平。     

我国小城镇滨水区的景观规划策略

讨论我国小城镇滨水区景观规划的实践情况,并从中发现问题,总结经验教训,合理运用到实际的项目操作中,并提出适宜我国小城镇滨水区景观规划的谋划策略.研究表明:该策略模式对于我国大部分小城镇具有普适性,当然不同地区的小城镇的实际情况不同,可根据当地的具体情况调整模式的内容,故具有一定的指导弹性.     

社会网络分析法在城镇工程基础设施健康评价中的应用

针对工程性基础设施网络拓扑结构不合理导致的全局性破坏问题,将社会网络分析(SNA)方法的密度、凝聚子群、K-核、Lambda集合、切点和中心度等计算概念引入基础设施网络拓扑结构评价,提出了由网络完备度、层级边关联度、局部稳定成份比例、节点脆弱性、荷载运行均衡度等指标构成的评价体系。通过对重庆长寿城区的电力基础设施实例研究发现,社会网络分析方法能够对设施网络拓扑结构与电网运行过程中的稳定性进行客观评价,能够找出电网过载点、对设施网络拓扑结构的紧凑程度和完整程度进行评价以及对网络整体的性能做出评价。     

大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划

针对部署在地表交通困难的大规模无线传感网络,采用目前可控无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)进行数据收集能够达到更好的效果. 然而,考虑到无人机自身有限的资源,以及网络中存在大量传感器节点的情况,无人机飞行路径规划对于顺利完成数据收集任务具有重要作用. 无人机路径规划可以看作经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP). 针对部署具有均匀性特点的大规模无线传感网络,提出了一种规则化快速路径规划(fast path planning with rules, FPPWR)算法. 该算法通过网格划分,将全局区域飞行路径的求解划分到多个较小的方格中进行,并通过成对算子路径优化算法在初等飞行路径上将方格区域中的路径合并为全局路径. 实验证明,该算法在保证了较高精度的同时,显著提升了路径规划的效率.      

基于改进萤火虫算法的人群疏散仿真

基本萤火虫算法在人群疏散仿真中存在疏散速度慢、疏散路径不平滑的缺陷,针对该问题,提出一种改进萤火虫算法。借鉴微粒群算法的位置更新策略,将全局最优引入到萤火虫算法的位置更新过程。与原始算法相比,改进后的算法在收敛速度和求解精度方面有明显的提升。在搭建的3D仿真系统中,对改进后的算法进行人群疏散仿真实验。仿真实验表明,该算法能够实现人群远离危险源并最终到达目标安全区域的路径规划,仿真效果逼真。与原始算法及微粒群算法相比,该算法在提高人群疏散速度的同时,也提高了疏散路径的平滑性和稳定性。     

基于公差推理的零件聚类装夹规划方法研究

针对计算机辅助工艺设计中的装夹规划问题,提出一种面向制造特征的基于公差推理的装夹聚类规划方法.通过分析零件的制造过程,对加工单元进行定义,建立零件的装夹规划数学模型.随机生成装夹规划的初始解,计算加工单元之间的装夹相异度,通过进行反复迭代的聚类分析获取最少的装夹分组.基于公差的推理方法,获得加工单元的加工顺序约束关系,进行装夹的组间及组内排序,生成最优装夹规划方案.同时,基于CATIA设计平台实现了零件的装夹规划原型系统,通过实例对所提算法进行了验证.