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对复杂未知环境构建地图是移动机器人面临的一大问题.通常忽略未知环境的几何特征,将其抽象成未知无向连通图,机器人只沿着图的边进行搜索,并将走过每条边的成本看成是1.机器人构建地图的成本用走过的总边数来表示.对于一个完全未知的环境,从一点S出发,限制移动机器人最远能走r(如燃料问题及安全线或通信线等)步(边数)的范围内,基于深度受限剪枝生成子树的方法,结合广度优先搜索和受限的深度优先搜索染色策略,给出了对未知环境构建完整地图的有效算法,该算法的成本为|E|+O|V|,这是目前最优结果. 相似文献
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为了判断二维非对称受限编码的信道容量是否为正,提出了扫描方法.若满足限制(d1,k1,d2,k2)矩阵中的每个位置都可以通过已知的标志来决定并且被扫描,则限制(d1,k1,d2,k2)的信道容量为0.通过对特定二维受限编码信道容量的证明,验证了扫描方法比代数与组合方法更为有效.同时采用证明信道容量大于零常用的技术,找到满足(d1,k1,d2,k2)受限的两个m×n矩阵,若两矩阵在各种变形下都满足(d1,k1,d2,k2)限制,则信道容量Cd1,k1,d2,k2≥1/mn.这一方法对信道容量为正的区域进行扩展. 相似文献
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将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA).该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素.该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,并结合TSP,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法是求解TSP的一种有效的算法. 相似文献
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介绍了对齿轮径向综合测量的进一步研究,提出了获得测量齿轮和被测齿轮节圆偏心(几何偏心)的新方法,从而使齿轮的径向综合总偏差的测量值更能反映被测齿轮的真实量。 相似文献
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一种改进的量子蚁群算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题(TSP),对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。 相似文献
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