基于软时间窗约束多机器人最优路径规划

通过定义一些基本运算操作符的运算规则而对粒子群算法进行了改进,构造了多机器人路径规划问题的编码方式。同时,提出了两阶段法对多机器人路径规划进行优化求解:在第一阶段,即采用普通优化方法,对多机器人路径以及任务点分配进行整体优化求解;在第二阶段,依据第一阶段优化出的最优解,分别对各个机器人的路径进行再次优化。通过仿真实验验证:与普通优化方法相比,该方法具有更好的寻优能力。     

基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划

针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题,本文提出了一种结合粒子群算法(PSO)和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息,并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物,提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明,该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点,算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好,可以满足机器人在复杂的未知动态环境下路径规划的实时性要求。     

基于TSP问题的远航程无人水下航行器路径规划研究

针对远航程无人水下航行器的路径规划问题,本文提出了一种基于旅行商(TSP)问题的路径规划的新方法。阐述了TSP问题的基本原理,并采用了模拟退火算法和遗传算法进行了仿真研究,获得较好的仿真结果。     

基于遗传算法的应急降落路径规划

本文研究了飞机副翼卡死故障下飞机的应急路径规划问题。应急路径规划可以归结为求解带有约束条件的多目标函数的最优问题,采用遗传算法选择平衡轨迹库中的一些轨迹段序列得到一条完整的降落航迹。通过对F16飞机非线性模型进行仿真,验证了方法的有效性。     

基于进化规划的非线性方程组求解

本文提出了利用进化规划去求解非线性方程组,进化规划中没有重组或交换算子,突变后便执行选择。采用随机型的竞争选择法,挑选优良个体组成下一代群体。该算法充分发挥其全局收敛性和群体搜索能力,对于非线性方程组求解问题具有良好的适应性。仿真实例表明该算法是可行有效的。     

动态规划算法在0／1背包问题中的应用与分析

从对经典的0／1背包问题的求解的角度进行阐述,利用动态规划算法进行解答,通过案例对问题的计算过程进行了直观的描述,并对该问题进行了一定的分析,最后利用该算法解答出该问题的最优解。     

基于遗传算法的铺沙车路径探讨分析

铺沙车在日常生活中利用较多,其路径的选择关系到铺沙工程的成本.为了降低成本,利用求解欧拉回路的改进方法,建立了求最短路径的单目标规划模型.设计了lingo优化算法,规划出一条最短路径.考虑到运沙车单次运输量的限制及车子载重量与费用之间的关系,设计了求解该问题的遗传算法,通过建立时应模型,从车辆数目、运输量、运输次数三方面,使铺沙车路径最短,在不同的条件下,求出对应的最优路径和最小费用.     

改进的模糊控制算法在机器人路径规划中的应用

针对模糊控制算法存在局部最小值问题,提出了基于行为的模糊控制算法。首先将移动机器人的运动规划行为分解为避障行为和目标趋向行为,然后通过设定相关的模糊规则,设计避障行为和目标趋向行为,从而完成路径规划,最后采用MOBOTSIM对算法进行仿真实现,验证了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的多机冲突解脱技术

利用蚁群算法对于空域内复杂环境下飞行冲突进行路径规划与动态防撞的预测算法。该算法模拟蚂蚁的觅食行为,利用多组机器蚂蚁采用局部搜索策略和趋近导向函数方法完成全局最优路径搜索,可以利用虚拟蚂蚁代替飞机作碰撞的预测,理论和仿真实验结果说明在多机冲突环境中能够迅速规划出优化路径,防止飞机间的相互碰撞。     

云进化机器人路径规划算法

针对EA(evolutionary algorithm)在机器人路径规划中局部收敛和收敛速度慢的缺点,结合云模型的优良特性,提出了基于云模型的路径规划算法.本算法采用正态云算子在路径池中进行进化和变异.进化过程中出现跨代精英路径时说明靠近了较优路径,就可以缩小进化范围,同时还利用了往次进化过程中的优化结果,来保证最终结果的准确性.仿真实验证明,本算法不但提升了进化速度,同时提高了路径的可靠性.     

我国航天多型号协同计划编制的现状、研究进展及展望

分析了我国航天多型号并行研制的现状,阐述了当前多型号并行研制中计划编制存在的问题及其产生的原因,综述了国内外有关多项目计划编制方法的研究进展．提出协同计划编制是解决我国当前航天型号计划编制问题的重要途径,介绍了面向航天多型号并行研制的协同计划编制方法以及今后的主要研究内容。     

浅析城市小区绿地规划

城市小区绿地规划是城市绿化环境规划的重要组成部分。本文介绍了国内外城市小区绿地规划的发展进程,总结了城市小区绿地规划的基本原则,探讨了小区绿地规划的具体方法及评估手段。针对规划过程中出现的典型问题,给出了具体的解决方案,为进一步完善小区绿地规划提供参考。     

基于模拟退火算法的机器人路径规划与研究

机器人技术作为20世纪自动控制领域的一项伟大成就已经取得了长足的发展,移动机器人也越来越多地应用到了各个行业中。移动机器人具有高度自规划、自组织和自适应能力,适合工作于复杂的非结构化环境中。本文以自主移动机器人为背景,着重对其关键的路径规划技术进行研究和探讨。     

人工势场法在机器人避碰路径规划中的应用

利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。     

软件发布规划案例研究

在软件发布规划中,不确定因素使问题描述和解决方案确定较难。在以往进化迭代求解过程研究的基础上,通过案例研究,结合多元化研究进化问题,为实际求解软件发布过程提供可行操作,并为其开发过程提供支持。该方法不限于软件发布规划,也可适用于其它类似问题。     

移动机器人在避开单凸多边形障碍物过程中转角的确定

提出了到单凸多边形障碍物的距离与转角之间的关系等式，并且仅用两个距离传感器就确定了移动机器人在绕开前侧单凸多边形障碍物时所需要的转角。该法新颖简单实用快捷，非常适用于实时避障，该关系等式的提出将给避障、规划及由凸多边形障碍物构成的未知环境的建模带来新的思路。     

蚁群算法在自动化仓库路径规划中的应用

针对复杂工作环境中的自动化仓库路径规划和协作问题,根据蚁群算法在路径选择上可以很快找到最短路径的特征,提出运用蚁群算法,建立自动化仓库路径规划模型,并进行模拟研究,得到最短路径解,同时也进一步验证了蚁群算法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的运输规划方法研究

为了提高运输规划问题的有效性,降低运输成本,将遗传算法引入到该问题的求解中。运输规划问题的数学模型是带约束的函数优化问题,在该问题模型中引入遗传算法,采用罚函数法处理约束条件,对可行解和不可行解采用不同的适应值函数,结合轮盘赌、竞标赛和精英保存算法作为选择策略,对可行解和不可行解分别采用边界变异和非均匀变异,最终得出最优解。实验结果数值说明该方法的有效性。     

浅谈新时期的水利规划体系

本文简述了水利规划体系内涵、我国当前水利规划体系现状及其存在的主要问题,并在此基础上分析阐述了新时期水利规划体系的内涵、基本框架、组织编制以及配套的操作机制。     

比赛用搜救机器人的设计

本文介绍了基于搜救机器人比赛的一种优化硬件设计和路径规划的新算法,使该机器人能在短时间内找到被搜救的对象,并阐述了赛场的调试方法及测试结果。