基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划

全局路径规划是智能水下机器人(AUV)研究领域中的一个重要课题,在一定程度上它标志着水下机器人智能水平的高低,它的目标是在已知障碍物的环境中为水下机器人寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径.文中提出一种基于区域分层模型的遗传模拟退火算法的全局路径规划方法,解决了在大范围海洋环境下水下机器人的路径规划问题,详细介绍了区域分层模型和遗传模拟退火算法的实现,仿真的结果证明了该算法的有效性.     

一种移动机器人三维路径规划算法

研究移动机器人在三维工作环境中的全局路径规划问题,提出了一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法,可根据障碍物的形状设定不等的模拟退火初始温度.仿真结果表明,该算法计算简单,收敛速度快,是一种有效的移动机器人三维路径规划算法.     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的.     

基于自适应粒子群算法的机器人路径规划

针对粒子群算法在解决机器人路径规划中存在的路径易陷入局部最优、路径搜索后期收敛速度慢以及路径不平滑的问题,提出了一种基于模拟退火的改进自适应粒子群算法,该算法结合了模拟退火算法和粒子群算法的优点,路径搜索前期路径搜索速度快,路径搜索过程中路径具有概率突跳的能力,能够有效地避免陷入局部最优路径,而且利用3次样条插值使路径平滑,路径搜索后期路径收敛精度也很高。仿真结果表明,该算法在不同障碍物模型中均能够快速找到最短的平滑路径,而且效果优于传统方法。     

一种新的求解移动Agent路由问题优化算法

文章对移动Agent在无线传感器网络中的路由问题进行描述,给出该问题的多约束最优非劣路径求解模型,并提出一种SA-CA算法求解移动Agent路由问题:利用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法接受最优单体以推动文化算法(Cultural Algorithms,CA)中信仰空间的进化,并将搜索步长作为情景知识指导群体空间最优解的搜索.这种双层结构特性减少了搜索时间,表现出较好的全局寻优性能.仿真实验也表明,与粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)的计算结果相比,提出的新算法在保证求解准确性的同时,具有更快的收敛速度和较高的可靠性,是解决无线传感器网络多约束QoS路由的有效途径,能提高整个网络的性能.     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽时延约束费用最小组播路由选择方法,该方法针对遗传算法的局限性,采用基于备选路径集的整数序列编码机制,对适应度函数进行了调整,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法.实验表明,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,能够满足多媒体网络对相应QoS的需求.     

带软时间窗的公共自行车调度路径问题

为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆.     

求解TSP的贪心模拟退火算法

通过分析传统模拟退火算法的不足和可行的改进方案,提出了一个用于求解TSP问题的贪心模拟退火算法.新算法在改进的模拟退火算法的基础上结合改进的贪心算法,增加了算法的解的质量.实验表明,新的算法比传统的模拟退火算法和贪心算法有更优的解.     

WSNs中基于蚁群模拟退火算法的移动Agent访问路径规划

关于无线传感器网络(WSNs)中移动Agent(MA)路由规划问题的解决方法,基本都以把它抽象成为一个无向全连通图(Completely Connected Graph)作为分析的前提,但一跳网络在实际的WSNs应用中并不合理。文章提出一种适用于多跳WSNs的基于蚁群模拟退火算法(ACA-SAA)的移动A-gent访问路径规划模型。在Sink节点建立包含源节点在内的本地网络节点关系表LNNRT,将MA访问路径分解为定向子路径、数据融合子路径和返回子路径,利用ACA-SAA算法分别对子路径的解进行进化计算以求得最优解路径。仿真结果表明,随着网络规模的扩大,该优化模型优势明显,ACA-SAA表现出比SAA和ACA算法更好的性能。     

一个新的无线传感器网络路径保护方法

基于优先级标志的传播来发现备选路径或路径段,提出了一个新的传感器网络路径保护算法,使用退避算法节省广播开销,标志强化备选路径,并与辫状多路径路由算法进行比较.仿真试验结果表明,该算法可靠性高、功耗低.     

基于遗传模拟退火算法的钢管订购和运输优化问题求解

钢管订购和运输中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题.针对路费与路线长度的非线性关系、目的地的需求量及货物的未知价格等影响因素,建立了钢管订购和运输问题的二次规划模型,探讨了利用遗传算法求解该问题的方法,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法对该问题进行求解.实验结果验证了利用遗传模拟退火算法求解该问题的可行性与高效性,为求解该类问题提供了一个有效的新途径.     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题，提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法．通过对算法进行实验仿真，结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的．     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段．针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法．使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的．     

基于R_N(K)准则的测试用例生成技术

针对完整路径覆盖测试的可行性,提出了R_N(K)测试覆盖准则。首先,将测试问题归纳为多目标函数的优化问题,为了提高生成效率,对遗传模拟退火算法中的编码、适应度函数和退火规则做了相应的改进,并利用其结果和程序插装理论来生成测试用例。试验表明,该方法与随机法和遗传算法相比有较好的效果。     

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。     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.     

基于非线性规划的凸多面体间碰撞检测算法

为了提高碰撞检测算法的速度,提出用顶点的凸包表示凸多面体,将两个凸多面体间距离的问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题,利用模拟退火遗传算法对该问题进行求解。利用模拟退火的接收准则进行交叉、变异,降低了时间复杂度。结果表明,模拟退火遗传算法计算效率高、速度快。