机器人避障路径优化模型

研究机器人避障行走问题,即在一个区域中存在多个障碍物,由出发点到不同的终点,根据机器人的运动特点精确设计最短路径或最短时间的路径。建立了一次避障最短路长模型,得到路径长度和切点坐标的计算公式;提供了将多次避障转化为一次避障的方法以及路径选择的一般过程。针对4个不同特性的最短路径问题实施计算,给出了数值结果;针对1个最短时间路径问题,建立了时间优化模型。并运用MATLAB获得数值结果。     

机器人行走避障问题

研究机器人避障最短路径的问题.要求在一个区域中存在十二个障碍物,由出发点到达目标点以及由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点的最短路径.我们通过证明具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的:一部分是平面上的自然最短路径(即直线段),另一部分是限定区域的部分边界(即圆弧),这两部分是相切的,互相连接的.依据这个结果,根据线性规划知识设定机器人的行走路径为目标函数,将所设变量的变化范围作为约束条件,最后用Lingo(11.0)软件求得目标函数的最小值,使得机器人沿最短路径到达目标点.建立了最优化模型,最短路径依次如下:O→A最短路径为:470.3636O→B最短路径为:853.1174O→C最短路径为:1092.8224O→A→B→C→O最短路径:2714.3069O→A最短时间为:96.01764     

网络中短路径的Z算法

讨论网络中结点间路径的问题是图论中的基本问题之一，而求其中任两结点间的最短径已有一些方法，也可采用延长算法，即求出两点间的所有路径，算出其路径权值，从而求得最短路径。最短路径在实际中有着广泛的应用，在实际中有一些些求最优的问题，可化为网络中最短路径问题，从而得到最优的第一方案。本提出将任两结点间的不同路径按其权值分布不同阶短路径的概念，并基于Dijkstra算法和路径延长算法，给出根据给定的阶值λ，求相应的λ阶短路径Z算法，可同时获得最优的第一方案、第二方案、…、第λ方案。算法简单、便于手算，并易于计算机处理。     

关于改进GIS领域的最短路径Dijkstra算法研究

在GlS领域,对最短路径搜索问题的算法研究和应用属Dijkstra算法.但是,Dijkstra算法通常仅研究计算一条最短路径.文章通过对Dijkstra原始算法的基本原理和步骤进行分析研究,做如下改进:1、从已通过顶点集到未通过顶点集的可能存在的多条最短路径中,不丢弃任何一条最短路径.而Dijkstra原始算法仅在可能存在的多条最短路径中任选其中一条即可;2、Dijkstra算法的每一步骤,不仅要求路径最短,同时还要求经过的顶点最少,从而求出被原始算法忽略的所有可能存在的最短路径;结果最终可以求出带权图中一起始点到其余顶点的所有最段路径.     

导航过程中最短路径的动态调整算法

在导航过程中,当最短路径道路上有拥挤、堵塞或中断的情况发生时,利用Dijkstra最短路径算法中的最短路径长度和前驱结点两个辅助向量数据,可迅速在其邻接结点中选择一条新的最短路径。实现了最短路径的动态调整,从而可以尽快地到达目的地。     

最短路径算法的分析与优化

最短路径问题在交通、网络应用中具有很高的实用价值,最短路径搜索算法在空间和时间复杂度上有不同的特点,根据需求的现状合理选择搜索算法和改进经典算法是应用中的常规方法。由简单到复杂的分析了搜索最短路径的9种算法,并且比较了经典的Dijkstra算法和启发式搜索算法A＊的关系和特点,并且提出了提高搜索效率的改进方法。     

网络中短路径的Z算法

讨论网络中结点间路径的问题是图论中的基本问题之一 ,而求其中任两结点间的最短路径已有一些方法 ,也可采用延长算法 ,即求出两点间的所有路径 ,算出其路径权值 ,从而求得最短路径。最短路径在实际中有着广泛的应用。在实际中有一些求最优的问题 ,可化为网络中最短路径问题 ,从而得到最优的第一方案。本文提出将任两结点间的不同路径按其权值分成不同阶短路径的概念 ,并基于 Dijkstra算法和路径延长算法 ,给出根据给定的阶值 λ,求相应的 λ阶短路径 Z算法 ,可同时获得最优的第一方案、第二方案、…、第 λ方案。算法简单 ,便于手算 ,并易于计算机处理     

数据结构最短路径算法及其应用

最短路径算法研究是计算机科学研究的热门话题,不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实用价值。最短路径问题可以引申为最快路径问题、最低费用问题等,但它们的核心算法都是最短路径算法。经典的最短路径算法——Dijkstra和Floyd算法是目前最短路径问题采用的理论基础。本文主要对Dijkstra和Floyd算法进行阐述和分析,然后运用这两个算法解决两个简单的实际问题。     

非线性规划在机器人避障问题中的应用研究

本文针对机器人避障的最短路径和最短时间路径问题建立优化模型,主要研究机器人行走过程中如何避开障碍物到达目标点的最短路径及最短时间路径。经分析可得,最短路径一定是由线和圆弧组成的。为方便计算,把较长的路径拆分为较简单的线圆结构图。依据这种方法,无论多复杂的路径图都可以拆分为这种相对简单的线圆结构来求解。对于最短路径问题,可通过穷举法找出可行路径,再用AutoCAD作出精确的路径图选出相对较短的路径,并利用Mathematic计算出路径长度,经计算可得机器人路障的最短路程。对于最短时间问题,由于转弯的半径和弧的圆心是未知的,路径是无法确定的,所以建立了非线性规划的优化模型,用LINGO软件求解得到。     

长度递增法求最短路径

图论中的最短路径问题在计算机技术中应用广泛。求最短路径的方法常用的是由Dijkstra提出的按路径长度递增的次序产生最短路径。此算法用表格计算更为简单。     

结点数受限的最短路径计数问题

受顶点数限制的最短路径计数问题在复杂性网络的社区识别、介数计算等方面有重要应用,但目前对其研究较少。Bellman算法能有效解决边带有负权且无负圈的最短路径问题,但对结点数受限定的最短路径的计数问题,直接用Bellman公式进行求解,则存在重复计数的问题。对Bellman递推关系式进行改进,建立新的求结点数受限制的最短路径的递推关系式和求结点数受限制的最短路径数目的递推关系式,从而给出了结点数受限定的最短路径计数问题的一种求解算法,并验证了其正确性。     

圆柱(台)表面蚂蚁爬行最短路径分析

本文构建了圆柱和圆台表面最短路径的函数模型,给出了最短路径的几何解释,论证了圆柱表面最短路径问题,提出了一个基于数学实验的圆台表面最短路径的猜想.     

机器人避障路径的规划模型

在存在障碍物的平面场景中,规划机器人由出发点到达目标点的最短路径和最短时间路径,可大大提高机器人的工作效率.机器人通过障碍物区域的部分边界,在线圆相切的情形下,建立机器人避障的最短路径和最短时间路径的规划模型,并采用Mathematcia7.0数学软件可得到机器人避障问题的最优解.     

一个限制最短路径实用算法

带限制条件的多权最短路径问题具有广泛的用途。本文给出一个通过按字典序生成从源顶头到目标顶点的非文配路径的方法求出满足单一限制条件的最短路径的算法,并且分析了算法的时间复杂度。     

拆边法求最短路径

对于给定赋权的一个无向图，给出子图、无效路径以及可去边的定义，并在推导出有关定理的基础上，举例说明用拆边法求最短路径的方法：先利用局部比较法在图中拆去可去边，再利用最短路径相同的等价性对图化简，从而求出最短路径。     

MPI与OpenMP的并行最短路径算法分析与设计

随着当前城市规模的不断扩大,交通网络变得越来越复杂,最短路径问题的求解会花费更多的时间资源。为了提高最短路径求解的实时性,分别在MPI和OpenMP环境下设计了并行的最短路径求解算法,在结点数众多的大规模路网中能够明显地提高运行效率,减少路径查询计算时间。     

基于蚁群算法及层次分析法的旅行优化方案

采用蚁群算法对各目标旅游城市之间的线路进行优化,制定最短路径;应用层次分析法,建立层次结构图,对各方案进行排序,在不同方案中选择适当的交通工具。根据建立的模型,确定最短路径以及合理的交通工具,最终给出旅游的最优方案,为出行提供有价值的参考。     

一个限制最短路径实用算法

带限制条件的多权最短路径问题具有广泛的用途。本文给出一个通过按字典序生成从源顶头到目标顶点的非文配路径的方法求出满足单一限制条件的最短路径的算法，并且分析了算法的时间复杂度。     

机器人避障问题

摘要：本文要解决机器人避障行走的最短路径和最短时问问题．主要研究了在一个区域中有12个不同形状的小区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物,机器人从区域中的0点出发避开各种障碍物到达最终目标点的最短路径和最短时问数学模型．我们对问题1采用初等数学中的解析几何和三角函数知识,建立基本线圆结构求路径的数学模型,分内公切线、外公切线和经过定点的动圆三种情形讨论,对动圆我们采用将圆形障碍物的半径增加r,或把切线转角用由定圆心到定点连线的夹角近似代替,都分解为基本线圆结构数学模型来求解,用穷举法结合matlab编程算出可能的走法的总路径的最小值．对问题2我们采用建立时间与行走转弯半径的数学模型,用搜索法结合matlab编程,求出最短时间．结果是：㈣的最短路径为471．0372．D→B的最短路径为858．6000．O→C的最短路径为1093．7000．O→A→B→C→O的最短路径为2783．7000O→A．的最短时间为94．5649．     

城市应急系统中救援路径的分析与实现

图论中的最短路径问题在计算机中有着广泛的应用,特别是城市地理信息系统中很多城市道路网相关问题均可纳入最短路径问题的范畴之中。文章首先对几种常见最短路径的算法进行介绍,重点分析了基于城市应急系统中救援路径的A＊算法,并给出了算法实现。