基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法.用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进.实验结果表明:该方法环境建模需求空间小,路径搜索效率高且体现了环境地形的起伏特征,可有效解决虚拟角色的全局路规划问题.     

基于剪枝策略的改进TDCALT算法

针对大规模路网中求解最短路问题的低效性与非实时性,通过时间依赖性路网来刻画路网和交通状况信息,构造时间依赖性路网下的高效最短路算法.以目前效率较高的TDCALT(time dependent core-based A*landmarks triangleinequality)算法为基础,提出动态优化上限值的改进措施,并首次引入和改进静态路网下最短路算法中的剪枝策略,形成ITDCALT(improved TDCALT)算法.在广州市路网上的试验表明:ITDCALT算法在算法运行时间和搜索空间上均优于TDCALT算法和TDIJKSTRA(time-dependent DIJKSTRA)算法;ITDCALT算法具有计算效率高、搜索空间小、性能稳定的优点.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型，将栅格环境划分不同区域，进行信息素差异化处理，减少蚂蚁初期搜索时间；同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数，引入自适应启发信息因子，增强其目标导向性，提高算法收敛速度，平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

多约束最优路径算法比较研究

针对多弧权网络路径寻优及其效率问题,提出了4种多约束最优路径算法,并对其进行了比较研究.基于经典Dijkstra算法,提出了多约束最优路径问题的D_MCOP算法;引入启发式搜索思想,设计了A*_MCOP算法和迭代加深搜索的IDA*_MCOP算法;为克服IDA* _MCOP算法每次迭代都要回到起始节点重新搜索的缺陷,提出了一种多约束边沿搜索算法——Fringe_MCOP算法.实例研究表明:三种启发式搜索算法扩展的节点数、边数以及算法的执行时间都远小于D_MCOP算法,而且Fringe_MCOP算法在三种启发式算法中性能最优;当给定的约束条件与最优路径的权值向量越接近时,算法的执行效率越高,当网络规模较大时,这一趋势更加明显;当约束条件过于严格而得不到满足约束条件的路径时,A*_MCOP和Fringe_MCOP的算法速度比IDA*_MCOP的算法速度更快,D_MCOP的算法速度最慢.     

基于改进A*算法的燃气微泄漏四足巡检机器人路径规划

针对四足机器人在城市燃气微泄漏巡检中路径规划的需求,提出了一种基于改进A*算法的四足机器人燃气巡检路径获取方法。首先,采用网格法构建了四足机器人的二维工作地图。然后改进A*算法的启发函数,引入了自适应调整策略,让搜索节点减少且路径更不易陷入局部最优。最后从路径长度、平均搜索时间、搜索节点个数三个性能方面进行评估,改进A*算法达到了预期效果。使用Matlab2016b作为仿真软件,仿真结果显示,改进A*算法完成了寻路任务。与经典A*算法相比,改进算法的平均搜索时间降低了52.13%,搜索节点个数减少了30.23%。该算法在尺寸200×200以下地图的路径规划中具有较高的搜索效率。     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

带通行限制的加权A*算法及其数据库实现

当A*算法应用于带有通行限制的路网时,算法得到的最优解中含有不可通行的路段,而人们期望的搜索结果是可通行路段的集合。为找到符合限制条件的最优解,本文通过建立合适的数据库表结构,对 A*算法进行改进,实现了带通行限制的A*算法,并对启发函数进行加权,使算法能够根据存储在数据库中的限制条件扩展节点,减少算法遍历的节点数目,降低执行时间,达到搜索出符合条件的最短路径的目的。     

基于改进A*算法的地图游戏寻径研究

【目的】对 A*算法进行研究和改进优化,以提高基于 A*算法的地图游戏寻径效率。【方法】使用最小二叉堆和标记数组两种混合数据结构优化OPEN表的存储和遍历,用夹角余弦值作为新的启发信息,减少搜索过程中对非最有节点的考察量,通过仿真实验对标准 A*算法、改进 A*算法地图寻径进行数据对比分析。【结果】综合地提高了路径搜索的效率。【结论】通过对 A*算法进行改进优化,有效提高了基于 A*算法的地图游戏寻径效率。
     

基于混沌粒子群算法的柔性线缆装配序列规划技术

针对复杂机电产品中柔性线缆装配序列自动规划难题,提出了一种基于改进粒子群算法的柔性线缆装配序列规划方法.首先确定了线缆装配的约束条件,在此基础上以线缆装配优先等级、线缆长度、直径、弯曲半径、分支数为综合优化目标,建立了线缆装配序列规划的数学模型;然后对标准粒子群算法进行离散化处理,使之适用于装配序列规划问题的求解;在此基础上分别对装配序列的初始化和算法的搜索策略进行改进;最后将所提算法应用到某型号卫星结构板的线缆装配序列规划过程中,验证了其可行性与计算效率.      

一种带路径约束的多商品流网络设计问题及其禁忌算法

多商品流网络设计问题在实际中有很广阔的应用背景,然而在多商品流模型中,有些实际应用问题对运送商品的路径提出了额外要求,如时间、可行性等．在此,将考虑一种带路径约束的多商品流网络设计问题,并借助改进单纯形法、列生成和最短路径算法为提出的模型构造一种禁忌(tabu search)算法,最后给出该算法的计算实验结果．     

多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法

针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。     

基于出行偏好和路径长度的路径规划方法

针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度,而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题,提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法.首先,利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好;其次,采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A*中,在道路网络中搜索...     

基于交通禁则与道路等级因子的路径规划启发式函数

针对城市路网中存在的交通禁则问题和道路等级划分的实际情况,以A*算法为基础,提出一种新的估价函数.该函数引入自定义的道路等级因子作为参数,并将自定义权值的加权欧氏距离作为启发函数进行计算.分别针对引入道路等级因子前后及是否有交通禁则的情形进行实验,结果表明,该函数满足实际要求并优于A*算法,具有较好的实际应用效果.     

基于Petri网与改进A星搜索算法的矿井机车调度优化

为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。     

基于多参数约束的自适应物理层损伤感知路由和波长分配算法

为有效解决透明光网络中物理层损伤造成信号传输质量降低的问题,提出了一种自适应物理层损伤感知的路由和波长分配算法.路由时根据网络的当前状态,考虑多个物理层损伤参数,动态地调整其权重,合理选择优化的光路路由;波长分配时将波长排序转化为寻找最短哈密顿回路,采用整数线性规划离线建模得到最佳波长排序进行波长分配.通过路由和波长分配两方面对线性和非线性物理层损伤的综合考虑,保证了光路的传输质量.仿真表明,所提方法降低了网络总的阻塞率,改善了由光路质量造成的业务阻塞.     

不等间距不等宽度端口的通道布线算法

本文提出了一种适用于标准单元具有不等间距和不等宽度端口时的通道布线算法。该算法在垂直约束图和重迭区表示图的基础上，对线网进行分析和权重计算，优选线网加以布线。通过若干实例运算表明，该算法通过若干实例运算表明，该算法是一种有效和实用的算法。