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基于改进的A^*算法在三维路径规划中的仿真应用 预览
1
作者 吴亚雷 《农业装备与车辆工程》 2019年第6期50-54,共5页
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人... 针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人机的局部动态避障。设计了一种A^*算法的优化启发函数,有效地减少A^*算法在全局路径搜索过程中的节点数量,提高A^*算法的全局搜索效率。最后,将生物动力学模型中神经元的活性值融入到A^*算法的实际代价函数中,融合算法保证了A^*算法在全局路径优化的性能,又秉承了生物神经动力学模型的局部实时避障能力。静态路径和动态路径下仿真结果表明:与生物动力学模型相比,该融合算法考虑到实际代花费问题,能够在动态和静态环境下规划出一条低代价的全局路径;与A^*算法相比,该融合算法可提高全局搜索效率,且实现实时动态避障性能。 展开更多
关键词 全局路径规划 动态避障 代价函数 启发函数 生物神经动力学模型 A^*算法
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基于改进蚁群算法的AGV路径研究 预览
2
作者 何成伟 茅健 《物流科技》 2019年第3期60-65,共6页
针对传统蚁群算法在复杂仓储环境中路径规划时不具备自主避障并且陷入局部最优解从而得不到最优路径的问题进行研究。文章通过构造MAKLINK无向网络图和优化蚁群算法中的启发函数,引入动态光滑因子和全局信息因子,达到控制AGV路径的长度... 针对传统蚁群算法在复杂仓储环境中路径规划时不具备自主避障并且陷入局部最优解从而得不到最优路径的问题进行研究。文章通过构造MAKLINK无向网络图和优化蚁群算法中的启发函数,引入动态光滑因子和全局信息因子,达到控制AGV路径的长度和光滑程度,并构造避障因子使AGV路径在达到全局最优路径的同时拥有避开障碍的能力。通过研究,提出的改进算法可以实现自主避障,并且在最大迭代次数、路径距离和光滑程度方面优于传统蚁群算法。 展开更多
关键词 蚁群算法 启发函数 MAKLINK无向网络图 避障 全局最优光滑路径
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基于改进A*算法的AGV智能泊车算法 预览
3
作者 张原 陈宇轩 魏璐璐 《计算机系统应用》 2019年第1期216-221,共6页
随着社会的发展和文明的进步,人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高,针对停车场车位少、停车难的问题,在A*算法的基础上,增加了时间因素,将等待时间加入启发函数,综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任... 随着社会的发展和文明的进步,人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高,针对停车场车位少、停车难的问题,在A*算法的基础上,增加了时间因素,将等待时间加入启发函数,综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径,设计了三维A*智能泊车算法,在结构化环境下,根据给定的停车场地图,预留出最优车位,规划出多辆同时工作的自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)最优路径,安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程,尽量减少客户在停车和取车中的等待时间,并使总成本最小,呈现真正'互联网化'的智能停车体验. 展开更多
关键词 三维A*算法 智能泊车 最优路径 AGV 启发函数
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基于改进A^*算法在AGV路径规划中的应用 预览
4
作者 李强 于振中 +1 位作者 樊启高 郭龙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第5期98-101,共4页
为了解决复杂环境下A^*寻路算法存在搜索节点多,搜索时间长,路径曲折的问题,提出了一种改进的A^*算法。首先,在具有障碍物的栅格地图中引入象限的概念,通过限制当前节点只朝目标节点所处的一个象限进行节点扩展,有效降低了寻路过程中搜... 为了解决复杂环境下A^*寻路算法存在搜索节点多,搜索时间长,路径曲折的问题,提出了一种改进的A^*算法。首先,在具有障碍物的栅格地图中引入象限的概念,通过限制当前节点只朝目标节点所处的一个象限进行节点扩展,有效降低了寻路过程中搜索的节点数量。其次,在估价函数中考虑了AGV行驶和转向时间消耗成本,从而有效的搜索最短时间路径。通过仿真实验分析比较了文中算法与A^*算法以及另一种改进A^*算法的搜索性能。仿真结果表明,文中算法能有效减少寻路过程中的搜索节点数和转向次数,提高了路径搜索效率和平滑度。 展开更多
关键词 改进A^*算法 启发函数 AGV 路径规划 栅格地图
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卫星网络中基于多QoS约束的蚁群优化路由算法 预览
5
作者 魏德宾 刘健 +1 位作者 潘成胜 邹启杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期114-120,共7页
针对蚁群算法在求解多目标优化问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出一种面向卫星网络的多约束QoS路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将链路QoS信息作为蚂蚁选择下一跳节点的重要依据,并结合排序思想与最大最小蚂... 针对蚁群算法在求解多目标优化问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出一种面向卫星网络的多约束QoS路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将链路QoS信息作为蚂蚁选择下一跳节点的重要依据,并结合排序思想与最大最小蚂蚁算法优化信息素更新规则,获取符合当前业务的最优QoS路径。实验结果表明,该算法在满足卫星网络业务多QoS需求的同时,具有良好的收敛速度和寻优能力。 展开更多
关键词 卫星网络 服务质量路由 蚁群算法 启发函数 信息素
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改进蚁群算法在AUV三维路径规划中的研究 预览
6
作者 张楠楠 姜文刚 窦刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期265-270,共6页
针对自主式水下机器人海底地形环境中的三维避障最优路径问题,提出了一种适用于全局路径规划的改进蚁群算法。结合实际情况提出了一种简单有效的三维海底环境建模方案。为了改善基本蚁群算法在实际应用中的不足,根据全局信息设计了启发... 针对自主式水下机器人海底地形环境中的三维避障最优路径问题,提出了一种适用于全局路径规划的改进蚁群算法。结合实际情况提出了一种简单有效的三维海底环境建模方案。为了改善基本蚁群算法在实际应用中的不足,根据全局信息设计了启发函数,同时采用局部和全局结合的信息素更新方式,克服算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的全局寻优能力。将路径的长度和路径的光滑度同时作为评价函数,减少路径的消耗,使算法更具备实际工程意义。在大尺度海底环境下仿真验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 自主式水下机器人 路径规划 蚁群算法 启发函数 路径消耗
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基于启发式搜索的气象服务产品功能配置研究 预览
7
作者 李亚玲 郭洁 詹万志 《高原山地气象研究》 2019年第1期91-95,共5页
本文首先简单介绍了启发式搜索的概念,并由此基础上阐述将功能需求配置进行细分并用与或树来表示每种功能需求配置划分方案,再由气象服务产品研发与客户共同制定相应的评价因素及权重后,通过状态空间的启发式探索策略来得到气象服务产... 本文首先简单介绍了启发式搜索的概念,并由此基础上阐述将功能需求配置进行细分并用与或树来表示每种功能需求配置划分方案,再由气象服务产品研发与客户共同制定相应的评价因素及权重后,通过状态空间的启发式探索策略来得到气象服务产品功能需求配置划分的最优方案,最后举例证明四川省重大气象灾害全媒体直播产品的需求转换成为功能需求配置划分方案,并利用启发式搜索策略来得到最优方案的可行性。 展开更多
关键词 启发式搜索 气象服务产品 功能配置 方案评价
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改进A*算法在机器人室内路径规划中的应用 预览
8
作者 陈若男 文聪聪 +1 位作者 彭玲 尤承增 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1006-1011,共6页
传统A*算法在面向机器人室内多U型障碍的特殊场景下规划路径时,容易忽略机器人实际大小,且计算时间较长。针对这个问题,提出一种改进A*算法。首先引入邻域矩阵进行障碍搜索以提升路径安全性,然后研究不同类型和尺寸的邻域矩阵对算法性... 传统A*算法在面向机器人室内多U型障碍的特殊场景下规划路径时,容易忽略机器人实际大小,且计算时间较长。针对这个问题,提出一种改进A*算法。首先引入邻域矩阵进行障碍搜索以提升路径安全性,然后研究不同类型和尺寸的邻域矩阵对算法性能的影响,最后结合角度信息和分区自适应距离信息对启发函数进行改进以提高计算效率。实验结果表明,改进A*算法可以通过更改障碍搜索矩阵的尺寸来获得不同的安全间距,以保证不同机器人在不同地图环境下的安全性;而且在复杂大环境中与传统A*算法相比寻路速度提高了28.07%,搜索范围缩小了66.55%,提高了机器人在遇到动态障碍时二次规划的灵敏性。 展开更多
关键词 A*算法 室内路径规划 移动机器人 启发函数
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基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成 预览
9
作者 魏桐 童向荣 《南京大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第6期1161-1170,共10页
在社交媒体中,信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用.实际应用中,通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度,从而更好地作出下一步决策.选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关.... 在社交媒体中,信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用.实际应用中,通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度,从而更好地作出下一步决策.选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关.针对路径长度和信任值在整条路径上的值分布,提出一种新的加权启发式搜索信任预测模型.该模型将改进的经典A^* 算法应用于信任网络进行路径寻找,其中,改进的A^* 算法在寻路过程中使用了二次启发并将启发函数设置为筛选条件进行路径筛选.该模型最终得到的信任路径具有相对较好的鲁棒性,相对提高了预测的准确性,而且在信任累加计算中融入了信任的衰减.最后,通过对比实验验证该模型的有效性,并分析了参数的变化对结果预测的影响. 展开更多
关键词 信任传递 A^*算法 启发函数 路径筛选 信任预测
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基于改进A*算法的最优路径搜索 预览 被引量:5
10
作者 朱云虹 袁一 《计算机技术与发展》 2018年第4期55-59,共5页
最短路径搜索问题是智能交通技术应用中的一个关键问题,而A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。传统的A*算法未考虑到实际路网中交通灯的影响,求得的最短路径并不一定是行程时间最短。但是路径选取在实际应用中主... 最短路径搜索问题是智能交通技术应用中的一个关键问题,而A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。传统的A*算法未考虑到实际路网中交通灯的影响,求得的最短路径并不一定是行程时间最短。但是路径选取在实际应用中主要追求最优而不是最短,因此传统的A*算法有一定的局限性。为了克服以上问题,通过将交通灯的等待时间引入启发式函数,构造一种新的启发式函数并应用于A*算法,利用减少最短路径搜索中路网上等待交通灯的时间来优化路径的总行程时间。通过对Minneapolis的地图基础数据进行路径搜索实验,结果表明,改进的A*算法有助于降低最短路径的总行程时间成本,并且与传统的A*算法搜索消耗的时间效率相似。 展开更多
关键词 A*算法 最优路径 启发式函数 规避交通灯
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基于改进混沌蚁群算法的无人机航路规划 预览 被引量:1
11
作者 刘蓉 杨帆 张衡 《指挥信息系统与技术》 2018年第6期41-48,共8页
针对蚁群算法在无人机航路规划中易出现局部极值、收敛效率低的缺陷,设计了一种基于改进混沌蚁群算法的无人机航路规划方法。该方法利用混沌优化机制初始化蚁群的信息素,采用变尺度混沌局部再搜索机制和信息素挥发因子的自适应更新策略... 针对蚁群算法在无人机航路规划中易出现局部极值、收敛效率低的缺陷,设计了一种基于改进混沌蚁群算法的无人机航路规划方法。该方法利用混沌优化机制初始化蚁群的信息素,采用变尺度混沌局部再搜索机制和信息素挥发因子的自适应更新策略,增强了算法的全局寻优能力和搜索效率,并在启发函数中添加目标指标,增强其搜索方向性。仿真结果表明,该方法与基于蚁群算法的航路规划方法相比,在规划航路时能跳出局部最优解,且收敛速度显著提高,更好地实现了航路优化。 展开更多
关键词 混沌蚁群算法 航路规划 局部最优 初始信息素 启发函数
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在线更新的信息强度引导启发式Q学习 预览
12
作者 吴昊霖 蔡乐才 高祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2323-2327,共5页
针对强化学习收敛速度慢的问题,提出可在线更新的信息强度引导的启发式Q学习算法以加快强化学习算法的收敛速度。该算法在启发式强化学习算法的基础上引入依据每次训练回报情况进行在线更新的信息强度,通过结合强弱程度不同的动作信... 针对强化学习收敛速度慢的问题,提出可在线更新的信息强度引导的启发式Q学习算法以加快强化学习算法的收敛速度。该算法在启发式强化学习算法的基础上引入依据每次训练回报情况进行在线更新的信息强度,通过结合强弱程度不同的动作信息强度更新的启发函数和状态—动作值函数来确定策略,从而提高算法收敛速度。给出该算法并对其收敛性进行证明,同时针对不同参数设置和仿真环境进行路径规划的仿真对比实验,得到实验结果:信息强度引导的启发式Q学习算法在成功率、达到目标位置所需步数及所获回报上均优于Q学习和基本启发式Q学习算法。实验结果表明,该算法能更快地得到回报较高的策略且不会陷入局部收敛,因而该算法能够有效提高算法的收敛速度。 展开更多
关键词 强化学习 启发函数 信息强度 在线更新 收敛速度
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基于改进A*算法机器人路径规划研究 预览 被引量:4
13
作者 王小红 叶涛 《计算机测量与控制》 2018年第7期282-286,共5页
针对移动机器人全局路径规划问题提出一种改进A*算法;首先建立栅格地图,基于传统A*算法,进行邻域扩展,将传统8邻域扩展到24邻域,使路径方向具有更多选择,减少不必要的转折点;优化改进A*算法的启发式函数,不再采用单一的曼哈顿距离或者... 针对移动机器人全局路径规划问题提出一种改进A*算法;首先建立栅格地图,基于传统A*算法,进行邻域扩展,将传统8邻域扩展到24邻域,使路径方向具有更多选择,减少不必要的转折点;优化改进A*算法的启发式函数,不再采用单一的曼哈顿距离或者欧几里得距离,将其进行融合改进,剔除路径中冗余节点和多余转折点;最后将全局路径与动态窗口法相结合,结合各自的优点,充分考虑到机器人全局最优路径的同时能安全避开障碍物,得到一条平滑轨迹;各个算法进行验证之后采用ROS平台对系统进行仿真分析,实验结果表明,改进后算法具有更优秀的路径规划能力。 展开更多
关键词 邻域扩展 启发式函数 A*算法 动态窗口法
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基于三维地形的路径规划算法研究 预览
14
作者 周兰凤 钱伟杰 +1 位作者 曹国刚 章民融 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第8期275-278,302共5页
研究了三维环境中移动机器人的路径规划问题,对蚁群算法中的启发函数和信息素更新方式进行改进,引入了启发函数中路径距离的影响因子,使算法的搜索具有方向性。同时采用了信息素的一种惩罚机制,结合挥发率的自适应改变,来加快算法... 研究了三维环境中移动机器人的路径规划问题,对蚁群算法中的启发函数和信息素更新方式进行改进,引入了启发函数中路径距离的影响因子,使算法的搜索具有方向性。同时采用了信息素的一种惩罚机制,结合挥发率的自适应改变,来加快算法的收敛速度。仿真结果表明,改进后的算法规划得到的三维路径长度和搜索效率得到了提高。 展开更多
关键词 蚁群算法 启发函数 信息素 挥发率
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基于Q学习算法的X光主动视觉安检方法 预览
15
作者 丁静文 陈树越 陆贵荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3414-3418,共5页
针对主动视觉安检方法检测性能不高和检测速度慢的问题,基于Q学习(QL)算法提出了采用状态回溯的启发式Q学习(HASB-QL)算法进行最佳视角估计。该算法引入代价函数和启发函数,提高了学习效率,加快了Q学习收敛。首先,对通过安检扫描仪获取... 针对主动视觉安检方法检测性能不高和检测速度慢的问题,基于Q学习(QL)算法提出了采用状态回溯的启发式Q学习(HASB-QL)算法进行最佳视角估计。该算法引入代价函数和启发函数,提高了学习效率,加快了Q学习收敛。首先,对通过安检扫描仪获取的X光图像进行单视角检测;然后,对姿势作出估计并通过在状态回溯过程中比较重复动作的选择策略获取最佳旋转角度,再次进行单视角检测,直到检测到危险品;此外,在检测过程中多于一个视角时,建立几何约束以消除误报。对GDXray数据集中的手枪和剃刀刀片的X光图像进行实验,实验结果表明,相比于以Q学习为基础的主动视觉算法,改进的主动视觉算法检测手枪所得精确率和召回率之间的加权平均值F1值提高了9.60%,检测速度提高了12.45%;检测剃刀刀片所得的F1值提高了2.51%,速度提高了17.39%。所提算法提高了危险品检测的性能和速度。 展开更多
关键词 X光图像 安检 主动视觉 状态回溯 启发函数 Q学习
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基于粒子滤波的机器人主动定位算法 预览
16
作者 常天莉 黄浩晖 陈玮 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期570-573,共4页
为提高机器人主动全局定位问题中的精度和效率,利用RoboCup足球机器人仿真平台,结合改进的粒子滤波算法,提出一种具有鲁棒性的启发式主动定位算法。该算法的核心思想是利用改进的粒子滤波算法,对粒子簇进行迭代更新;当粒子簇方差较大... 为提高机器人主动全局定位问题中的精度和效率,利用RoboCup足球机器人仿真平台,结合改进的粒子滤波算法,提出一种具有鲁棒性的启发式主动定位算法。该算法的核心思想是利用改进的粒子滤波算法,对粒子簇进行迭代更新;当粒子簇方差较大时,通过改进的启发式函数,结合误差函数优化策略规划来寻找机器人自定位的最优解。仿真结果表明,该算法在2D足球定位问题中能有效提高球员的定位精度以及定位速度。 展开更多
关键词 主动定位 粒子滤波器 策略规划 启发式函数 机器人足球
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基于改进A*算法的狭窄空间装配路径规划 预览 被引量:1
17
作者 何磊 曹虎 陈雷 《航空制造技术》 2018年第12期65-72,共8页
针对飞机总装过程中部分狭窄区域存在装配路径仿真困难,提出三维空间下改进A*算法,进行装配路径规划。将A*算法由二维平面推广到三维空间,同时考虑安装物体的尺寸及旋转对装配路径的影响。对安装空间和安装物体进行网格化处理,形成地图... 针对飞机总装过程中部分狭窄区域存在装配路径仿真困难,提出三维空间下改进A*算法,进行装配路径规划。将A*算法由二维平面推广到三维空间,同时考虑安装物体的尺寸及旋转对装配路径的影响。对安装空间和安装物体进行网格化处理,形成地图映射。根据安装物体在三维空间中的移动和旋转成本,建立评价函数,利用改进A*算法进行启发式搜索,获得装配路径节点。利用CATIA二次开发技术,在CATIA装配环境中进行算法实现和路径仿真。仿真结果表明该方法可以有效控制安装物体的移动及旋转,避开在狭窄空间中的障碍物,生成装配路径。 展开更多
关键词 A*算法 启发式函数 装配路径规划 装配路径仿真 CATIA
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一种基于A星算法的游戏路径优化应用 预览
18
作者 孙玉霞 樊质军 《湖北师范大学学报:自然科学版》 2017年第2期72-76,共5页
A*算法作为游戏中解决寻路问题的主要搜索算法,本文讨论了A*算法的基本原理,交代了其在游戏寻路过程中的作用及缺陷,并在A*算法基础上添加了一个对障碍预处理的方案,用一个destination集合,使角色能顺利地绕开障碍,减少搜索不必要的... A*算法作为游戏中解决寻路问题的主要搜索算法,本文讨论了A*算法的基本原理,交代了其在游戏寻路过程中的作用及缺陷,并在A*算法基础上添加了一个对障碍预处理的方案,用一个destination集合,使角色能顺利地绕开障碍,减少搜索不必要的障碍所用的额外内存空间和运行时间,从而更加智能地到达目标结点。实验仿真证明了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 A*算法 启发式函数 路径优化 预处理功能
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基于多层次蚁群算法的快递路径优化 预览
19
作者 过丹婷 卢少军 +1 位作者 刘守印 杨林涛 《信息技术》 2017年第6期83-87,共5页
文中根据快递路径的特殊性,针对城内交通和城市间交通的差异性,设计出多层次蚁群算法。在传统蚁群算法的基础上,将网络节点划分为不同层次,并在不同层次内采用不同的状态转移策略,选用不同的启发函数;同时,为了提高算法的收敛速度,并且... 文中根据快递路径的特殊性,针对城内交通和城市间交通的差异性,设计出多层次蚁群算法。在传统蚁群算法的基础上,将网络节点划分为不同层次,并在不同层次内采用不同的状态转移策略,选用不同的启发函数;同时,为了提高算法的收敛速度,并且使其不容易陷入局部最优,该算法对信息素的更新策略进行了调整。利用多层次蚁群算法实现了快递网络中成本和时间折中考虑的路径选择问题,通过与基本蚁群算法找出的时间最优和成本最优路径进行比较,证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多层次蚁群算法 快递路径优化 信息素更新策略 启发函数
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某型飞机武器发控通道测点选择方法及应用 预览
20
作者 吕晓峰 周德云 马羚 《电光与控制》 北大核心 2017年第6期83-87,共5页
测点选择是故障诊断的前提。通过对信号和故障模式之间关系的分析,建立了武器发控通道系统关系模型和相关性矩阵,以构造衡量测点优劣程度的启发式函数为基础,设计了一种启发式测试优化方案,运用遗传算法求解最佳测点集。仿真结果表明,... 测点选择是故障诊断的前提。通过对信号和故障模式之间关系的分析,建立了武器发控通道系统关系模型和相关性矩阵,以构造衡量测点优劣程度的启发式函数为基础,设计了一种启发式测试优化方案,运用遗传算法求解最佳测点集。仿真结果表明,该方案能够有效地提高某型飞机武器发控通道故障诊断效率。 展开更多
关键词 武器发射控制 故障诊断 启发式函数 测点选择
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