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提出一种基于非线性收敛因子的改进鲸鱼优化算法(简记为IWOA)用于求解大规模复杂优化问题.为算法全局搜索奠定基础,在搜索空间中利用对立学习策略进行初始化鲸鱼个体位置;设计一种随进化迭代次数非线性变化的收敛因子更新公式以协调WOA算法的探索和开发能力;对当前最优鲸鱼个体执行多样性变异操作以减少算法陷入局部最优的概率.选取15个大规模(200维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,IWOA在求解精度和收敛速度方面明显优于其他对比算法. 相似文献
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针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)集群航路规划的缺陷, 提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm, EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中, 同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果, 并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning, MAPP)方法。仿真结果表明, 该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP, 通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时, 且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。 相似文献
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针对鲸鱼算法后期种群的多样性丢失问题,通过螺旋更新位置模型的改进并结合对立学习策略、随机调整参数、正态变异操作等已有方法改进鲸鱼优化算法.采用对立学习策略对鲸鱼种群初始化,为全局搜索奠定基础;利用随机调整控制参数的策略,避免了算法后期陷入局部最优;正态变异算子与改进螺旋更新位置对鲸鱼种群进行干扰,避免种群后期向某个最优区域靠拢,增大算法的全局搜索能力.选取文献[4]中23个国际标准测试函数,包括单峰、多峰以及固定维数函数,对改进的算法进行低维测试;选取文献[12]中的25个单峰和多峰国际标准测试函数,对改进的算法进行高维测试.结果表明,IMWOA算法在收敛精度、收敛速度上均明显优于原WOA算法且具有普遍适用性、稳定性和解决超大规模优化问题的能力. 相似文献
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基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。 相似文献
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针对三维环境下的多自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络(Glasius Bio-inspired Neural Network,GBNN)的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。 相似文献
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为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。 相似文献
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一种机器人路径规划的蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种机器人路径规划的蚁群算法,该算法引入信息素限定和自适应信息素挥发系数的方法解决蚁群算法应用中的停滞现象和搜索能力的问题。算法仿真研究中发现了算法的收敛速度和环境地图建模的方式有密切关系,提出栅格地图模型的坐标变换法,提高了算法的运行效率。比较仿真实验结果证实了本算法的有效性和快速性。 相似文献
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基于势场蚁群算法的机器人路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。 相似文献
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路径规划是自主移动机器人技术的核心理论问题之一,论文采用网格法建立路径规划问题的环境模型,提出了基于先验知识的优势方位角,建立了主优势网格和次优网格的改进网格模型,并采用基于子路径认知方法的信息素释放策略,提出了起始点与目标点互换的交替双向引导策略,实现了一种汇聚融合的信息素结构,实现了基于改进网格模型的双向汇聚斑迹信息素蚁群算法。实验表明,该方法在求解具有复杂障碍物分布的大规模地图规划问题时,具有空间复杂度小和效率高的优点,大大提升了构建初始解及收敛的速度,具有很好的求解性能。 相似文献
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针对头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO (global-best diff... 相似文献
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针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明:该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。 相似文献
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为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO)。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。 相似文献
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带二维装箱约束的绿色开放式车辆路径问题(green open vehicle routing problem with twodimensional loading constraints, 2L-GOVRP)是绿色开放式车辆路径问题和二维装箱问题的集成。以最小化燃油消耗量为优化目标建立了2L-GOVRP模型,并提出一种两阶段优化算法(two stage optimization algorithm, TSOA)进行求解。TSOA的第一阶段,针对车辆路径问题,设计自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm, AWOA)进行求解,从而确定车辆初步配送路径(即2L-GOVRP的初始解),并采用4种变邻域局部操作进行局部搜索。TSOA的第二阶段,针对二维装箱问题,设计融入扰动机制的天际线填充算法(skyline filling algorithm combined with disturbance mechanism, SFA-DM)优化装箱过程,从而确保所有货物能够合理装箱。通过对不同客户规模测试数例的仿真实验和算法比较,验证了TSOA可... 相似文献