基于改进遗传算法的机器人路径规划

文中提出一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,优化改进标准遗传算法的选择算子和交叉算子,引入路径规划特定的遗传算子(修正算子),最后以移动机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化.此算法克服了标准遗传算法的早熟收敛、运算结果稳定性差等问题,提高遗传算法的进化效率.仿真实验结果验证了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性,以及规划结果的稳健性.     

两河流域苏美尔楔形文字识别

在人类文明发祥地之一的古代西亚,苏美尔人创造了光辉灿烂的古西亚文明,对整个人类文明做出了巨大的贡献。楔形文字作为这种文明的载体,发挥着不可替代的作用。但是,受到当时书写材料等历史条件的限制,以及手写体的因人而异,造成了文字标准的不统一;后经时间的推移,使得出土文献部分缺失,这对通过原始文献来研究古文明的现代学者构成了极大的挑战。而采用径向基函数(RBF)人工神经网络对文献中的文字进行识别,使之标准化,其高度的容错性对缺失的文字可以进行很好的修补,定义特定的模糊模式,找出字义序列的规律,给研究古文明的学者创造了良好的条件。