基于子目标搜索的机器人目标导向RRT路径规划算法

为解决移动机器人未知环境下的路径规划问题,提出基于子目标搜索的机器人目标导向RRT(rapidly- exploring random trees)路径规划算法.一方面,针对传统RRT算法固有的盲目搜索问题,引入目标导向函数,形成目标导向RRT路径规划算法,这一改进可减少冗余搜索,提高路径规划效率;另一方面,为了使机器人在首次探索未知环境时也能顺利抵达目标点,提出3种不同情况下的子目标搜索策略,包括无障碍环境下的直达策略、扫到边界点时的最短距离策略和扫不到边界点时的后退策略,这3种策略使机器人能够完成对未知环境的探索,而且可以克服易出现的局部极小点问题,使机器人具有逃离局部极小环境的能力.仿真实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

基于模糊控制器的未知环境下移动机器人导航

研究机器人导航控制优化难题时,为实现未知环境中移动机器人自主导航并解决反应式导航策略中存在的局部陷阱问题,提出一种局部路径规划与目标切换相结合的导航方法.首先分析了移动机器人动力学模型,应用模糊推理构建反应式模糊控制器实现局部路径规划,并提出一种改进的目标切换方式,以机器人与目标相对方向的变化作为陷阱区域判断条件,当检测到陷阱情况时,引入合理的虚拟子目标,面向运动,直到脱离陷阱状态并恢复实际目标.方法可有效驱动机器人在复杂未知环境下以合理的路径脱离陷阱区域到达目标.仿真结果验证了方法的可行性和有效性,为应用于实际系统提供了可靠依据.     

机器人在线路径规划改进算法

未知环境下机器人路径规划要求实时有效,针对传统动态窗口滚动优化算法易出现局部最小、震荡等问题,重新设计了子目标映射法则,并对局部路径规划算法引入对角线距离作为代价函数中的启发式部分,最后引入了禁忌搜索和多样化随机路径选择模块,克服了局部最小和震荡等问题,仿真实验证明了该算法可靠有效。     

全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法

研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

一种蚂蚁遗传融合的机器入路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法．该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径．计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障．     

一种家庭安保机器人运动路径规划的蚁群算法

由于家庭居住环境复杂,家庭安保机器人导航问题难于解决。使用传统蚁群算法,家庭安保机器人容易陷入搜索家庭环境局部极值的困境,无法找出在复杂环境下家庭最优的运动路径。因此,家庭安保机器人设计方案引入混沌理论改良局部个体的质量,利用混沌扰动,能够避免家庭机器人陷入搜索家庭环境局部极值的困境,由最初的混沌行为过渡到群体智能行为,使家庭安保机器人找到最优的运动路径。经仿真实验表明,在复杂的家庭环境下,家庭安保机器人也可以安全避障。     

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。     

基于改进蚁群算法的火源定位策略研究

为了达到多机器人系统能够模仿蚁群寻找食物源的行为来定位搜索火源目标,对基本蚁群算法和禁忌搜索算法进行融合和修正,形成一种新的目标搜索策略。修正的蚁群算法包括：全局随机搜索、局部遍历搜索和信息素更新三个部分。在搜索过程中,通过设定信息素的有效作用范围来实现对多个火源目标的定位。仿真结果表明,局部遍历搜索能够保证机器人逐步靠近火源目标,而融合了禁忌搜索的蚁群算法在搜索效率上大大提高。     

动态环境下机器人多目标路径规划蚂蚁算法

研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人多目标路径规划蚂蚁算法。该方法首先根据蚂蚁觅食行为对多个目标点的组合进行优化,规划出一条最优的全局导航路径。在此基础上,机器人按照规划好的目标点访问顺序根据多蚂蚁协作局部路径算法完成局部路径的搜索。机器人每前进一步都实时地进行动态障碍物运动轨迹预测以及碰撞预测,并重新进行避碰局部路径规划。仿真结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能使机器人沿一条全局优化的路径安全避碰的遍历各个目标点,效果十分令人满意。     

基于关键链遗传操作的机器人路径规划

针对复杂环境下遗传算法规划路径难的问题,提出一种基于关键链遗传操作的机器人路径规划方法。将回退策略和禁忌策略与启发式邻域搜索相结合保证路径的可行性。通过提取初始可行路径中的关键链,降低算法所需存储空间及计算代价。对关键链进行局部自适应变异和交叉操作,增强算法的优化能力。实验结果表明,该方法能有效地规划复杂环境下的机器人运动路径,算法性能优于同类算法,规划时间可满足实际应用需求。     

一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法

文章首先建立移动机器人对室内环境的全局模型,通过任务规划将全局目标分解为易于实现的多个子目标。然后针对每一个子目标,根据机器人边界圆直径构建一种改进的可视图,利用可视图和Dijkstra算法得到对子目标的全局路径,从而实现全局目标的路径规划。该算法简单,适于室内环境下移动机器人的实时导航系统。     

On the sensitivity of reactive tabu search to its meta-parameters

In this paper, we assess the sensitivity of reactive tabu search to its meta-parameters. Based on a thorough experimental analysis of reactive tabu search applications to the quadratic assignment and the maximum clique problem, we show that its performance is relatively insensitive to its meta-parameters. This is particularly evident when compared to the sensitivity of tabu search to its parameters: tabu search is rather penalized if used with sub-optimal parameter settings. Reactive tabu search does not strongly pay its high parameter robustness in terms of performance, although it does not improve the peak performance of tabu search.     

求解可重入并行机调度的混合禁忌搜索算法

为解决带有一台远程服务设备的可重入并行机调度问题,设计了一种混合禁忌搜索算法。针对传统禁忌搜索算法只从单起始点搜索、容易陷入局部最优等缺点,混合禁忌搜索算法设计了一种Restart策略。当传统禁忌搜索算法陷入局部最优时,用Restart策略重新产生初始解以进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。数值实验中将混合禁忌搜索算法与启发式算法CS相比,结果表明该算法具有较高的求解质量,且其计算时间是可接受的。     

一种基于IP网络的QoS约束组播路由算法

针对时延约束最小代价组播路由问题,结合禁忌搜索算法和模拟退火算法的优点,提出了一种改进的混合遗传路由算法TSSAGMA。通过分析与仿真,证实了该算法在解决时延约束最小代价组播路由的问题上优于传统算法,能够在较小的代价下搜索到较好的解。     

基于双禁忌对象的并行禁忌搜索算法

禁忌搜索算法是解决组合优化问题的一种主要方法,是克服NP完全问题的一个有效途径。随着计算网格的发展,将禁忌搜索算法引入到这种分布式并行计算环境中,具有广泛的应用价值。提出了一个基于双禁忌对象的禁忌搜索算法,在此算法的基础上,利用并行化分散搜索策略来提高算法的求解精度。实验结果表明该并行禁忌搜索算法性能较高。     

求解无等待流水调度的基于禁忌搜索的混合算法

本文提出了解决最小完工时间的无等待流水调度问题的基于禁忌搜索的混合算法。算法结合了调度规则和禁忌搜索算法的优点,首先利用调度规则构造较好的初始解,既可以加快禁忌搜索算法的收敛速度,也可以降低整个算法的运算量,使算法有更好的工程实用性;然后使用变邻域结构的禁忌搜索算法改进当前解。在保持可达性的基础上,该算法缩小了邻域规模和减少了计算时间。数值仿真实验表明,该算法是有效的。     

面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法

针对实际配送过程中客户需求、车辆服务时间随机可变,提出带软时间窗的随机需求和随机服务时间的车辆路径问题.以配送车辆行驶路径为研究对象,建立基于配送成本、时间惩罚成本、修正成本的配送车辆路径优化模型,并提出一种混合禁忌搜索算法.该算法将最近邻算法和禁忌搜索算法相结合,将时间窗宽度及距离作为最近邻算法中节点选择标准;并对禁忌搜索算法中禁忌长度等构成要素进行自适应调整,引入自适应惩罚系数.实验结果表明,改进后的混合禁忌搜索算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性,同时算法所得车辆行驶路径受客户需求变动影响较小.     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

将粒子群算法和禁忌搜索算法相结合构造禁忌搜索粒子群算法。提出一种对粒子群算法中全局最优解进行禁忌搜索的混合算法,扩展了粒子群算法进化方式。将其用于车辆路径优化问题求解。与基本粒子群算法相比较,结合禁忌搜索算法的粒子群算法明显提高了算法收敛速度和优化性能。     

基于遗传和禁忌搜索混合的软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）各自优缺点的基础上,提出采用遗传/禁忌混合算法（GATS）的策略,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现。实验结果表明,GATS具有多出发点和记忆功能强、爬山能力强的优势,能够克服GA爬山能力差、TS单点出发的弱点。最后与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,证明GATS更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

Self Controlling Tabu Search algorithm for the Quadratic Assignment Problem

This paper addresses the application of the principles of feedback and self-controlling software to the tabu search algorithm. We introduce two new reaction strategies for the tabu search algorithm. The first strategy treats the tabu search algorithm as a target system to be controlled and uses a control-theoretic approach to adjust the algorithm parameters that affect search intensification. The second strategy is a flexible diversification strategy which can adjust the algorithm’s parameters based on the search history. These two strategies, combined with tabu search, form the Self Controlling Tabu Search (SC-Tabu) algorithm. The algorithm is implemented and tested on the Quadratic Assignment Problem (QAP). The results show that the self-controlling features of the algorithm make it possible to achieve good performance on different types of QAP instances.