文化算法求解移动Agent路由规划问题

文化算法的主要思想是明确地从进化种群中获得求解问题的知识,并用于搜索过程.该文对移动Agent的路由问题进行形式化描述,给出了该问题的多约束最优路径求解模型,并提出了一种将模拟退火算法嵌入文化算法框架中来求解移动Agent路由规划问题的方法,根据Metropolis准则接受最优单体以推动文化算法中信念空间的进化.实验结果表明,改进的文化算法与遗传算法相比,解具有较优的结果以及较低的运算代价.     

递归神经网络的进化机器人路径规划方法

针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.     

基于改进适应度函数的麻雀搜索算法路径规划研究

将一种智能优化算法——麻雀搜索算法应用于移动机器人二维路径规划，并对其进行改进以提升寻路效率。基于该算法的实验环境在栅格地图中实现，采用麻雀搜索算法进行路径规划，为了解决该算法在路径规划应用中原本适应度值不佳，种群易受局部最优个体误导的问题，设计并改进了算法的适应度函数，将本代的全局最优种群作为下一代迭代的评价标准，并将适用于路径规划的思想加入到适应度函数中。在模拟场景中进行了寻路仿真实验，实验结果验证了算法改进的合理性和提升程度。     

基于交通流量预测的动态最优路径规划研究

针对传统算法仅适用静态路况的缺点,提出基于交通流量预测的动态最优路径规划方法.通过建立道路运营网络模型,计算流量碰撞概率和道路拥堵概率,重新定义路段的权值并改进了传统算法,实现了动态路况下的最优路径规划,并对传统算法与改进算法进行仿真实验,得到3种实验结果.结果表明,改进算法在交通高峰期得到的最优路径所需行驶时间比传统算法得到的最优路径行驶时间减少16%～23%,有效提高了交通调度效率.     

自适应避障蚁群算法的移动机器人路径规划

传统蚁群算法在解决机器人路径规划的问题上存在收敛慢,容易收敛于次优路径的不足.针对以上不足,研究在状态转移概率、信息素更新方面进行改进.在状态转移概率上引入了一个避障函数因子,减小蚂蚁进入地图陷阱的概率,从而有效减少陷入死锁的蚂蚁数量,加快收敛速度.在信息素方面,加入了随迭代次数变化的信息素挥发因子,增加算法进行全局搜索的可能性,避免算法陷入局部最优.设计三种栅格障碍图对两种算法进行仿真,结果对比均表明,经过改进得到的AOA蚁群算法的初次收敛次数更少,迭代速度大大增强,并且最终规划得到的最小路径长度均比原算法小,与其他的改进算法相比,在找到最优路径的同时,其初次迭代的收敛次数也大大降低.     

基于改进蚁群算法的多机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机器人路径规划过程中存在的收敛速度慢、效率较低、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种多步长的改进蚁群算法.该算法实现了多步长路径规划;同时在概率公式中加入了拐点参数,使路径更加平滑;并且提出了新的信息素奖励惩罚机制.将改进的蚁群算法应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划中,采用碰撞预测策略和路径协调策略完成多机器人间的协调避碰.仿真结果表明,改进的蚁群算法规划的路径更短、更平滑,效率更高,验证了该算法在多机器人路径规划中的有效性和可行性.     

自适应调整差分进化算法在优化问题中的应用

差分进化算法在求解优化问题时,进化后期由于种群多样性急剧下降,算法全局搜索能力被削弱,极易陷入局部最优解而"早熟"收敛.针对该问题定义了算法停滞系数和个体相似系数.根据算法停滞系数自适应调整算法的缩放系数.同时,根据个体相似系数判定种群普通个体与最优个体的相似性,并以此为基础对相似个体实施基因重构操作,从而避免种群个体严重趋同造成的种群多样性下降问题.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化.模拟计算结果表明:改进算法的优化结果优于标准差分进化算法,改进的差分进化算法具有更强的全局寻优能力,适于求解复杂优化问题.     

一种混合聚类的粒子群差分进化算法

针对差分进化算法在运行后期收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出一种混合聚类的粒子群差分进化算法.利用一步K-均值聚类算法改进粒子群优化算法的速度更新,使用线性递减的选择概率将改进后的粒子群算法与差分进化算法相融合,并在一定条件下对种群中部分较差个体进行重置.对9个典型测试函数的数值试验和与其他三种进化算法的比较结果表明:所提算法收敛速度快,寻优能力强并且鲁棒性好.     

基于混合蛙跳算法优化人工势场的路径规划方法研究

针对传统人工势场在路径规划时易陷入局部极小、目标不可达和狭窄通道左右摆动的问题,提出了一种改进人工势场算法。该改进算法将目标距离引入斥力函数解决目标不可达问题:将斥力分解为由障碍指向机器人的分量和垂直于机器人与障碍连线的分量,分别用于阻止机器人接近障碍和引导机器人离开障碍。针对蛙跳算法迭代速度慢的问题,提出了改进混合蛙跳算法来提高蛙跳算法的进化速度和精度,并用于优化人工势场的参数以提高路径规划性能。仿真试验验证了所提出算法的有效性。     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

基于元胞自动机的移动机器人路径规划

为解决移动机器人全局最优路径规划存在的问题,提出了一种基于元胞自动机的路径规划算法。建立了移动机器人活动空间的环境模型,将移动机器人的起点、终点、障碍物及自由通路定义为一组离散的元胞,设计了元胞状态的演化规则,并且根据演化后的元胞状态确定了最优路径的搜索方法,并通过仿真实验验证了该算法在简单环境和复杂环境下都能够有效的进行路径规划,并且具有算法简单、速度快、效率高等特点。     

基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法

面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.     

Path planning method for cable harness considering complex constraints

Aiming at the problem that the existing path planning method cannot be used in the path planning of multiple electric aircraft airborne equipment cable harness which considers complex engineering rules constraints,a route planning method considering complex constraints is studied and proposed based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm and improved A* algorithm.First,the calculation method for the total wiring cost considering the path length cost and the material cost,process cost and weight cost of the bending groove is proposed,with the evaluation function of the traditional A* algorithm improved.Then,the equivalent radius of the cable harness is calculated based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm,and the search space automatic processing algorithm and the corner node reasonableness judgment algorithm considering the constraints of engineering rules are proposed.Finally,an example of cable harness laying in an airborne equipment shows that the routing path obtained by using the improved A* algorithm can not only meet the complex constraints,but also reduce the total wiring cost by 5.1% compared with the existing algorithm.     

基于改进A~*算法的仿生机器鱼全局路径规划

针对传统A*算法搜索速度慢和规划路径不够优化的缺点,引入可扩展节点,对A*算法流程进行改进,以减少时间和空间复杂度,提高搜索效率,并对规划路径进行优化处理,以有效的缩短路径。对存在凹形障碍物的地图,采用后退—尝试的方法解决路径规划的失败问题,使之绕过凹形障碍物取向目标点,达到输出最短路径的目标。     

一种三维多UAV协同航迹规划的空间模糊文化算法

针对多无人机在三维环境下航迹规划搜索空间大、多机协同困难等问题,提出一种基于空间模糊表示和差分进化相结合的文化算法.该方法首先用模糊集合表示三维空间网格点,提高关键路径点的被关注度;然后组合空间模糊信息、历史信息和协同信息成为文化算法的信念空间,用以剪枝规划的搜索空间;在文化算法的种群空间则利用差分进化生成满足多机协同约束的优解,并用差分获得的未知领域知识扩展信念空间,保证进化种群的多样性;最后,通过共享信息促进知识的积累和修正搜索的方向.仿真实验表明,该方法提高了关键路径点选取的效率,能够探索空间中更多的未知区域,避免求解陷入局部最优,更符合多机协同的需求,有助于快速规划出多条可行的协同航迹.     

基于遗传算法的水下智能机器人避碰行为学习

智能机器人行为学习可以看成是从感知空间到动作空间中寻找一种映射文中采用遗传算法来实现寻找一种最佳映射,使机器人具有较好的避磁能力,把机器人旋转角和平移距离分别划分成７个等级和４个等级,每一个等级看成机器人的一种行为,把机器人发生碰撞之前所走的路径长度作适度函数,通过遗传算法中的选择,交叉和变异等操作机器人学会避碰行为,在文中的最后给出了仿真的实验结果。     

基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划

针对粒子群算法收敛速度快,但易陷入局部最优的问题,提出一种基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划方法.在对障碍物环境建模的基础上,根据避障偏好利用粒子群优化算法规划出全局最优路径.为避免搜索过程中算法陷入局部最优,采用深度优先搜索策略,保持了种群的多样性,提高了算法的搜索能力.实验结果表明:该方法能够有效地避开障碍物,并且获得较好的路径规划效果.     

Global optimal path planning for mobile robot based on improved Dijkstra algorithm and ant system algorithm

A novel method of global optimal path planning for mobile robot was proposed based on the improved Dijkstra algorithm and ant system algorithm. This method includes three steps： the first step is adopting the MAK-LINK graph theory to establish the free space model of the mobile robot, the second step is adopting the improved Dijkstra algorithm to find out a sub-optimal collision-free path, and the third step is using the ant system algorithm to adjust and optimize the location of the sub-optimal path so as to generate the global optimal path for the mobile robot. The computer simulation experiment was carried out and the results show that this method is correct and effective. The comparison of the results confirms that the proposed method is better than the hybrid genetic algorithm in the global optimal path planning.