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限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服简单遗传算法易陷入局部最优解的缺点,减小路径搜索范围,提出了限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划方法,该方法将分层遗传算法引入无人机路径规划的优化搜索问题中,将路径节点的二维坐标作为基因进行编码,根据威胁的分布情况缩小路径规划算法的搜索范围,使子种群可以获得包含不同优良模式的新个体,为子种群提供更加平等的竞争生存机会,使优化搜索有较为明确的搜索方向。仿真结果表明:与基于分层遗传算法的路径规划方法相比,该方法提高了路径寻优算法的性能,减少了绕行路径的出现几率,缩短了最优路径的长度。 相似文献
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针对深海着陆车海底作业“路径最优”问题,提出一种适用于着陆车的三维海底全局路径规划算法。采用栅格等分法建立着陆车作业区域的三维海底环境抽象模型。通过对着陆车航行过程动力学分析和驱动电机速度与工作效率测试,建立其航行运动能耗模型。采用局部和全局信息素更新的基于蚁群寻优的能耗-距离路径规划算法,并将能耗、距离引入到启发函数与评价函数中。仿真实验结果表明,该算法通过合理选取评价函数权重参数,能有效均衡路径规划的里程与能耗,具有较好的收敛速度和全局搜索能力,能够满足深海着陆车海底科考作业需求。 相似文献
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基于组合优化算法的无人机航迹规划方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据遗传算法与蚁群算法各自的特点。将两者进行有机结合构成GA-ACO(genetic algorithm-ant colony optimization)组合优化算法,并将其应用在航迹规划路径寻优中以获取高质量的飞行航路。首先采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局快速搜索,选取遗传算法得到的较优解集合,构成蚁群算法中初始信息素分布.再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解,该组合优化算法在克服两种算法缺点的同时发挥了各自的优点,达到优势互补。仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,GA-ACO在提高效率的同时改善了解的质量,是可行和有效的。 相似文献
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针对连续时空最优搜索者路径问题,利用随机微分方程描述Markov运动目标,建立了同时优化搜索者方向和速度的规划模型,并考虑了搜索速度对探测能力的影响。设计了一种新颖的自适应变异遗传算法,算法采用较高的变异概率作用于父代精英个体组,通过引入3种控制因子对变异方向和幅度进行自适应控制,动态调节局部搜索和全局搜索的平衡。在对方向未知的逃离目标搜索算例中,得到了近似对数螺旋曲线的搜索路径;在直升机搜索多目标的路径规划中,提供了合理有效的搜索方案。算法对比表明所给出的算法在全局优化能力和稳定性上有明显的优势,适用于求解连续搜索路径规划问题。 相似文献
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针对移动机器人在路径寻优过程中,传统A*算法搜索效率差、所规划路径缺乏安全性、拐点多、转角大
且无法实现动态避障等问题,提出一种安全性A*算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)结合的融合算
法。全局路径规划中,在传统A*算法的评价函数中引入安全估值,并拓展启发式搜索邻域和精简搜索方向;进行二
次路径优化,删除冗余节点,并平滑路径;运用改进的动态窗口评价函数,将安全性A*算法与动态窗口法融合实现
机器人沿全局路径行进中的动态避障。仿真实验结果表明:改进A*算法相比文献算法在路径长度上和拐角数量上平
均减少了2.39%和25%,并在动态复杂环境下验证了其动态避障效果,能满足机器人路径规划的实际需求,具有一
定的应用价值。 相似文献
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在机器人路径规划与避障算法中,遗传算法具有快速全局搜索能力,但是没有利用系统中反馈的信息。蚁群算法具有很好的信息反馈性,但是由于初期信息素匮乏导致求解速度较慢,易陷入局部最优。提出了一种动态融合的方法,在算法初期通过遗传算法生成蚁群算法的初始信息素分布,后期采取蚁群算法动态融合遗传算子的方法。通过路径规划仿真及实验分析,该动态融合算法不仅提高了收敛速度,而且改善了蚁群算法易陷入局部最优的问题;同时引入了动态避障策略,从而达到了更好的路径规划效果。 相似文献
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为实现机器人在动态环境下的自主导航,基于蚁群算法规划出全局最优路径的情况下采用DWA算法进行局部避障。根据距离障碍栅格的远近计算邻接栅格的初始信息素,提出初始信息素不均匀分配原则;对启发式函数进行自适应调整的改进,提高算法的搜索速率;利用狼群法则改进信息素更新方式,对最优、最差和普通层蚂蚁进行分类更新,提高算法的寻优能力;使用二次路径优化的方法,有效减少路径长度,提高路径的平滑度;以蚁群算法全局规划路径的关键点为目标点,采用DWA算法进行局部路径规划。仿真结果表明:改进后的融合算法能减少最优路径长度,减少路径转弯次数且有效躲避障碍物。 相似文献
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针对复杂环境下的多舰载机舰面同时转运避碰规划问题,提出基于遗传算法的路径规划方法。分析多机
同时转运问题,设计目标函数和约束条件;建立舰载机碰撞检测计算公式、基于交通规则的等停策略和重规划策略、
非均匀有理B 样条(non-uniform ration B-spline,NURBS)平滑策略;通过遗传算法对不同数量舰载机同时转运场景
进行仿真。仿真试验结果表明:该方法在复杂环境下能有效规划出转运路径,可靠性好、适航性强,能为多机舰面
同时转运提供科学有效的决策方法。 相似文献
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针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题,提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间,建立航路评价的代价指标;针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点,引入染色体的概率表达特性,使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解;借鉴遗传算法的思想,在IQEA中引入染色体繁殖机制,结合动态量子门实现染色体的进化,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡。仿真实验结果表明,基于带繁殖机制的IQEA的航路规划算法能够快速、稳定地搜索到代价更低的航路,所规划航路能够有效进行威胁规避、地形回避和地形跟随。 相似文献
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