基于IAFSA和AGA混合算法的移动机器人路径规划

针对人工鱼群算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、结果精度不高以及遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种改进人工鱼群算法(IAFSA)和自适应遗传算法(AGA)相融合的移动机器人路径规划方法。首先用栅格法建立移动机器人的环境模型,然后用IAFSA搜索移动机器人的初始可行路径,将搜索到的初始可行路径作为AGA的初始种群,最后采用AGA优化移动机器人的全局最优路径。仿真结果表明,混合算法在结果精度和稳定性方面优于标准人工鱼群算法,在跳出局部最优和收敛速度方面优于标准遗传算法。     

基于一种混合遗传算法的移动机器人路径规划

移动机器人路径规划问题一直是机器人学研究的核心内容之一,而遗传算法作为智能仿生学算法在路径规划中得到了广泛的应用。针对传统遗传算法存在局部搜索能力差的问题,文中研究在已知环境下运用一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的技术对移动机器人进行最优路径的规划方法。算法采用栅格法对环境建立模型,同时在遗传算子中添加插入算子和删除算子以优化路径。Matlab仿真实验结果表明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度,搜索质量等有了明显的提高。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为解决传统蚁群算法收敛速度慢、极易陷入局部最优解的问题,文中提出了一种改进蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划问题。蚁群算法的路径规划采用栅格法建立环境模型,并对障碍物进行扩大处理,从而有效降低了移动机器人在运动过程中与障碍物相碰撞的可能性;构造启发函数以降低蚁群搜索路径的长度;引入信息素扩散算法,并提高算法在初期的全局搜索能力,从而加快了算法的后期收敛速度。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度上比传统蚁群算法提高近一倍,可以规划出最优路径。     

基于射线模型的改进全局路径规划算法

针对目前服务于移动机器人的全局路径规划算法存在拐点多、耗时长或递归计算复杂等问题,本文提出一种基于射线模型的改进全局路径搜索算法.利用形态学滤波处理障碍物栅格地图,并引入碰撞估值增加靠近障碍物的栅格的代价值,形成梯度代价栅格地图.结合射线模型从起点向终点进行射线搜索,并在搜索过程中通过逆向优化算法优化路径.通过实验证明...     

面向家庭环境的移动机器人自主导航系统

移动机器人在家庭环境下使用传统A*算法规划经过门的路线时,存在因规划的路径靠近障碍物而导致定位失败的问题.针对该问题,设计一种面向家庭环境的自主导航系统,并提出基于栅格-拓扑混合地图的SHS(Segmented Hybrid Search,SHS)路径规划方法.首先,在已建立的栅格地图上选取拓扑点构建栅格-拓扑混合地图;其次,通过Dijkstra算法搜索先验安全航路点序列,将航路点视为局部目标节点;最后,采用A*算法实现分段路径搜索.实验结果表明,在较复杂的家庭环境中,所提的算法能快速规划通过门的安全无碰撞路径.     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

文中针对栅格环境下移动机器人的路径规划问题,提出了一种改进的遗传算法,其主要研究工作和创意点如下:1)使用栅格方法创建实验模拟模型;2)鉴于遗传算法在生成初始种群时的盲目性,对初始化种群算法作出相应改进,从而保障路径的无障碍性;3)改良交叉、变异算子,提高种群多样性。仿真实验结果表明,改进的遗传算法比文献[1]和文献[2]中的算法具有更好的优化效果。     

融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

为解决移动机器人路径规划难题,设计了融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法.首先,基于传统A*算法结合JPS算法对子节点进行扩展跳跃,提高路径规划效率;其次,结合Floyd算法对所规划路径进行平滑优化;最后,融合动态窗口法使A*算法可进行全局动态路径规划.基于Matlab平台将全局动态路径规划算法在8种规格栅格地图中进行仿真实验.分析结果得知,融合算法在效率和平滑性上得到极大改善,且可进行动态避障,融合改进后的全局动态路径规划算法具有明显优秀的路径规划能力.     

基于人工流场的移动机器人路径规划方法研究

针对移动机器人路径规划问题,将二维流体流动过程与机器人移动过程相结合,提出基于人工流场的移动机器人路径规划方法,即人工流场法AFF。该方法首先在移动机器人的规划空间中建立虚拟流场,然后求解虚拟流场的速度场分布和压力场分布,而后获得一组流线簇,最后依据所定义的最优路径评价准则生成移动机器人最优规划路径。该方法针对几种典型的障碍环境进行了仿真分析,结果表明该方法相比现有的方法能获得一条更安全且平滑的路径,验证了该方法的有效性。     

面向服务组合的密码服务调度智能优化研究

为了提高密码服务的质量,提出了一种面向服务组合的密码服务体系结构,并针对其中的密码服务调度问题提出了一种改进的混合离散蛙跳算法。该算法利用传统混合蛙跳算法的基本框架,重新设计了编码和解码方式以及个体矢量更新方法。同时为了提高搜索的精度,利用6种邻域结构,结合变邻域搜索算法,对组内最优青蛙进行优化。最后分别进行了标准算例对比实验与模拟仿真实验,结果验证了算法高效的寻优能力以及合理地实现了服务组合的优化, 满足了用户的需求, 符合现实情况。     

基于改进A-star与DWA相融合的移动机器人动态路径规划算法

A-star算法常用于移动机器人的全局路径规划,但在复杂场景中A-star算法存在耗时长、搜索节点过多、路径不平滑、不能避开环境中未知的障碍物等问题。针对于此,本文提出一种融合路径规划算法。首先,在A-star算法的基础上引入环境中的障碍物信息和搜索节点到起始位置的距离信息动态调节启发函数的权重,减少搜索节点数,提升A-star算法的性能;然后,利用自适应分段步长的高阶贝塞尔曲线对路径进行优化,减少转折点提升路径的平滑性;最后,将改进A-star算法规划的全局路径作为引导,将路径节点作为DWA算法的中间目标,实现全局路径规划和局部规划的融合,使移动机器人在找到全局最优路径的同时,能够避开环境中的未知障碍物,实现移动机器人的动态路径规划。仿真结果验证了该算法的有效性。     

物联网感知层多路径传输策略研究

多路径数据传输是无线传感器网络亟需解决的一个关键问题.本文针对节点故障、链路失效和外界干扰影响网络稳定性和可靠性,提出一种基于混合蛙跳算法的无线传感器网络多路径传输策略.首先我们详细介绍了蛙跳算法及其原理,之后我们将其应用到无线传感器网络多路径传输策略之中,接着运用混合蛙跳算法对传感网络节点其进行更新、划分、重组以便选择出最优节点建立传输最优路径,提高网络的稳定性和可靠性.通过算法仿真与结果对比提出的算法与AODV、粒子群PSO算法相比,在网络能耗、传输时延、丢包率、连通率和可靠度等方面都具有较好的性能.其中网络能耗比AODV、PSO算法降低了62.5％和35.8％.     

混合蛙跳算法的Markov模型及其收敛性分析

 本文就混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)建立了Markov链数学分析模型,详细分析了该Markov链的性质,证明青蛙族群状态序列是齐次Markov链.在此基础上,通过分析族群状态序列的转移过程,指出序列必将进入最优状态集.同时证明混合蛙跳算法满足随机搜索算法全局收敛的两个条件,能够保证全局收敛.     

多目标混合蛙跳算法中改进的种群分割方法

种群分割方法是混合蛙跳算法最重要的组成部分之一,直接影响算法的性能。针对多目标混合蛙跳算法,提出一种新的种群分割方法。该方法将代表潜在最优区域的非支配个体集合通过聚类的方式划分族群,目的是使不同族群在不同区域进行局部搜索,避免算法早熟。被支配个体则根据其与非支配个体集合的近似度分配到族群中,并通过随机加入其他族群个体的方式提高本族群的多样性。实验结果表明,本文的方法在提高多目标混合蛙跳算法的收敛性和收敛速度方面都具有优势,而且对于目标个数较多的优化问题（最多10个目标）仍能获得令人满意的结果。      

基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略

为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算子提高算法的搜索性能。其次,以最大化节点平均传输成功率为优化目标,并将接收灵敏度作为约束系数,保证信息能够被接收的前提下分配最佳参数。仿真结果表明,所提的分配策略优于其他分配方案,能显著降低节点碰撞概率,提高节点信息接收率。     

基于可见光的自适应混合蛙跳定位算法

可见光通信具有绿色、节能、成本低等优点,比较适合应用于室内定位。提出一种基于可见光通信的自适应混合蛙跳室内定位算法,该算法通过到达时间(TOA)算法和最小二乘算法进行初始定位,得到未知定位点的估计位置解集,再利用自适应混合蛙跳算法搜索未知定位点的最优位置。该算法具有较强的全局搜索能力,不易陷入局部最优,能够得到较高精度的定位结果。仿真结果表明,该算法比传统TOA定位算法的定位误差小,说明该算法提高了室内定位的精度。     

Multi-constraints QoS routing optimization based on improved immune clonal shuffled frog leaping algorithm

Aiming at the multi-constraint routing problem,a mathematical model was designed,and an improved immune clonal shuffled frog leaping algorithm (IICSFLA) was proposed,which combined immune operator with traditional SFLA.Under the constraints of bandwidth,delay,packet loss rate,delay jitter and energy cost,total energy cost from the source node to the terminal node was computed.The proposed algorithm was used to find an optimal route with minimum energy cost.In the simulation,the performance of IICSFLA with adaptive genetic algorithm and adaptive ant colony optimization algorithm was compared.Experimental results show that IICSFLA solves the problem of multi-constraints QoS unicast routing optimization.The proposed algorithm avoids local optimum and effectively reduces energy loss of data on the transmission path in comparison with adaptive genetic algorithm and adaptive ant colony optimization algorithm.     

求解旅行商问题的改进混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）是解决组合优化问题的有效方法,’但是应用于TSP问题时,由于SFLA没有充分利用最佳个体的优良信息,导致收敛速度太慢。文中把遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的交叉和变异引入SFLA,提出了一种针对旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TsP）的改进混合蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Al—gorithm,ISFLA）。应用于TSP的实验结果表明：ISFLA的收敛速度明显高于SFLA,同时优于GA和简单翻转算子。ISFLA不仅表现出了更快的收敛速度,而且能有效地缓解局部早熟收敛。     

S-RRT path planning based on slime mould biological model

To improve the security and effectiveness of mobile robot path planning,a slime mould rapid-expansion random tree (S-RRT) algorithm is proposed. This path planning algorithm is designed based on a biological optimization model and a rapid-expansion random tree ( RRT) algorithm. S-RRT algorithm can use the function of optimal direction to constrain the generation of a new node. By controlling the generation direction of the new node, an optimized path can be achieved. Thus, the path oscillation is reduced and the planning time is shortened. It is proved that S-RRT algorithm overcomes the limitation of paths zigzag of RRT algorithm through theoretical analysis. Experiments show that S-RRT algorithm is superior to RRT algorithm in terms of safety and efficiency.     

基于模糊算法的移动机器人路径规划

为了解决移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略.利用超声波传感器对环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息.运用模糊推理将障碍位置信息与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好的避障,从而实现了移动机器人的路径规划.仿真实验结果表明了模糊算法优于势场法和A*算法,具...     

基于改进遗传算法的UAV航迹规划

针对实际作战环境中的UAV航迹规划,提出一种基于改进遗传算法的UAV航迹规划方法;通过骨架化算法生成规划搜索空间,对规划搜索空间中的信息进行提取,求解出规划搜索空间中航迹点的杀伤概率;根据规划搜索空间中的信息,采用特殊的基因编码方式,使用遗传算法为UAV找到K条备选航迹,提高了航迹规划效率;根据设定的航迹选取原则,求出最优航迹并对其按不同步长进行平滑处理,最终得到满足UAV机动性要求的可飞航迹。