蚁群遗传优化算法在物流配送路径选择中的应用

在对车辆路径问题(VRP)分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传优化算法.提出的改进算法是先通过限制、选择和更新信息素、控制搜索次教,找出路径的满意解,大大缩短了搜索时间;再用所得较好的路径表示作为初始种群,指定为父体,直接进行分组定界操作,将已得路径进行优化改良,求得最佳配送路径.实验结果表明,该算法应用于求解物流配送路径的问题行之有效.     

基于城市应急指挥系统的最优路径算法

城市应急指挥系统要求在事故发生时,计算出到出事地点的最佳路线的最短时间,其核心算法仍是最短路径算法.针对实际的城市道路网特点,对道路网络模型、道路拓扑结构和数据库结构进行构建.以优化的数据存储结构为切入点,在分析了经典的Dijkstra最短路径算法的计算速度瓶颈的基础上,提出了基于方向性的空间最优路径算法,使该算法具有更高的效率.     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

公共交通系统最佳路径算法

在分析城市道路网络最短路径算法(SP算法)和公交网络的特点的基础上,提出公共交通系统最佳路径算法.首先引入直达矩阵(T矩阵)和最小换乘矩阵(Q矩阵),讨论公交网络节点间换乘问题,得出最少换乘算法.利用Q矩阵确定节点间最少换乘次数,评价公交网络方便可达性.其次结合最少换乘算法,对最短路径算法(Dijkstra算法)进行改进.在标号过程中,利用Q矩阵对待检验T标号点进行筛选,减少T标号计算量,得到一条综合考虑路径长度和换乘的最佳路径.最后用一个简单的算例进行验算,说明该算法适用于一般公交网络,特别是换乘代价较高的公交网络.     

一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法

提出一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法, 该算法定义了树路径的序列相似度和位置相似度, 找出网页的树路径集合, 通过网页间的最佳树路径匹配计算结构相似度. 实验结果表明, 用改进后的算法计算网页结构相似度比传统树路径匹配方法更符合实际, 更合理有效.     

基于CM-Q学习的自主移动机器人局部路径规划

针对多障碍物未知环境下,自主移动机器人局部路径规划过程中出现的路径冗余和避障问题,提出了基于坐标匹配的Q学习算法(Coordinate Matching-Q learning算法,CM-Q算法)。首先建立自主移动机器人栅格地图运行环境;其次以Q学习算法探索和学习最佳状态-动作对,并利用坐标匹配的CM算法进行避障;最后在未知障碍物环境中进行路径规划,对所提出的算法进行验证。实验结果表明,运用该方法,自主移动机器人能在未知的简单和复杂障碍物环境下规划出一条最优或次优路径,完成避障和路径规划任务。     

基于交互式蚁群算法的停车路径方法

为便捷有效地引导驾驶员在停车场内寻找车位,设计一种面向新型建筑智能化平台的停车路径规划方法。利用交互式蚁群算法选择最佳车位并且在算法迭代过程中交互各个智能计算节点内的最佳路径以及最佳种群信息,使得各个智能计算节点能够快速准确地找到最佳路径。试验结果表明,利用该方法搜寻最短路径的可靠性较传统蚁群算法提高了4.5%,较遗传算法提高了16%,验证了交互式蚁群算法在停车场中运用的有效性和可靠性。     

智能交通系统的车辆行驶最佳路径算法

图论中最短路径算法(例如D ijkstra算法)是一种静态的算法,车辆的驾驶路径是一个多元参数的动态过程.最佳路径计算需要在最短路径算法基础上考虑各种动态因素和突发事件.寻找一种动态车辆行驶最佳路径算法的研讨对于解决交通堵塞有着积极的意义.     

融合插点和跳跃点改进A*算法的路径规划

为了解决传统A*算法在路径规划中存在的一些问题,提出了一种融合插值点跳跃搜索路径算法来改进A*算法。在对栅格环境图中具有特殊意义的多组数据进行预处理后,通过起始点和目标点确定目标函数,并搜索出一条最优路径。利用MATLAB软件平台对8组规格不同的环境图进行了路径规划仿真。实验结果表明,改进后的算法可以减少计算时间、搜索节点数量、内存占用和搜索路径长度。可见改进后的算法在搜寻最佳路径方面的效率更高。     

融合A-Star与DWA双优化算法的自动引导车路径规划

自动引导车的应用越来越广泛,为了达到自动引导车在路径规划中要达到全局最优,实时避障的要求,提出了一种优化A-Star算法与优化DWA算法相融合的自动引导车路径规划方案。A-Star算法能找到全局最优路径,根据A-Star算法进行优化,引入自适应启发函数,并进行路径关键点选取,删除冗余路径点。优化后的A-Star算法解决了传统算法规划效率低,路径不平滑的问题。动态障碍物躲避采用DWA算法,优化评价函数,提升了规划效率。仿真结果表明,融合优化后的A-Star算法与优化后的DWA算法,减小了搜索范围,提高了路径规划效率且能实现避障的效果。该融合算法相较其他融合算法在路径规划效率上有很大提升,最终实现全局最优路径规划和局部动态实时避障。     

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。     

图论中最短路问题的MATLAB程序实现

解决图论中最短路问题的最好方法--“Dijstra算法,”通过解析实例模型,对模型算法进行描述、拓展,并给出了求最短路以及求最短路长的MATLAB程序,此程序具有通用性。     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划

为改进人工鱼群算法在路径规划中的寻优作用,利用改进视觉范围和拥挤度因子函数,提高鱼群算法在机器人路径规划中的寻优工作。在传统鱼群算法中,视觉范围是恒定不变的。视觉范围决定寻优的全局和局部工作,拥挤度因子对算法收敛性具有影响。同时,在传统鱼群算法中,每次都选取最优解来执行,在栅格环境中往往会导致全局最优和局部最优互扰,导致路径规划不合理,为此,利用改进视觉范围拥挤度因子,同时记录可行解,当存在鱼群找到目标点时,就记录下找到目标点的鱼群轨迹,形成路径规划的可行解,在可行解中,选取路径最短为最优,保证路径的规划的合理性。与传统鱼群算法对比,证实研究算法在路径规划中具有更好的寻优工作,通过MATLAB仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性。     

一种基于排序的旅行售货员问题算法：（Ⅱ）搜索范围的确定

本文在本篇论文第一部份［１］的基础上，讨论了如何通过缩小路径起点的取值范围来缩小搜索范围，以达到既减少计算量，又能取得较大的搜索最优路线成功概率之目的．本文利用数据处理技术中Ｚｉｐｆ定律的有关假设与结论，证明了：当城市数目ｎ增大时，用本算法得出的最优解逐渐趋近于在原来未缩小的搜索范围内得到的最优解，而由本文确定的实际搜索范围远远地小于原搜索范围。     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.