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1.
基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法   总被引:63,自引:0,他引:63       下载免费PDF全文
朱庆保  杨志军 《软件学报》2004,15(2):185-192
尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上.  相似文献
2.
基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法   总被引:30,自引:1,他引:29  
朱庆保  张玉兰 《机器人》2005,27(2):132-136
描述了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法.该算法用栅格法对场景进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索.搜索过程采用了概率搜索策略、最近邻居策略和目标导引函数,使得搜索过程极为迅速高效.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径,且能进行实时规划,效果十分令人满意.  相似文献
3.
全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
朱庆保 《软件学报》2006,17(9):1890-1898
研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.  相似文献
4.
复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法   总被引:16,自引:1,他引:15       下载免费PDF全文
朱庆保 《自动化学报》2006,32(4):586-593
研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意.  相似文献
5.
动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法   总被引:15,自引:0,他引:15  
朱庆保 《计算机学报》2005,28(11):1898-1906
研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物碰撞的预测,并用蚁群算法进行避障局部规划.理论和仿真实验结果均表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用文中算法也能迅速规划出优化路径,且能安全避碰.  相似文献
6.
传感器特性曲线的自适应分段最佳拟合及应用   总被引:10,自引:1,他引:9  
为了减小传感器的非线性误差问题 ,提出了一种传感器的非线性传输曲线的自适应分段最佳逼近拟合方法 ,介绍了该方法的数学模型和应用实例 ,实验结果表明 ,应用本方法 ,使传感系统的非线性误差大大减小  相似文献
7.
具有自适应杂交特征的蚁群算法   总被引:7,自引:3,他引:4  
蚁群算法是一种新型的具有许多优良特性的模拟进化算法,然而,在解决组合优化问题时,收敛速度比较慢。而且容易发生停滞。为此,论文提出了一种具有自适应杂交特征的蚁群算法,该算法在判断发生停滞的情况下进行杂交,而且杂交时利用现有信息,有方向地向着更好的结果进行杂交。仿真实验结果表明:该算法可以有效地克服停滞,提高搜索效率并改进优化结果。  相似文献
8.
最佳拟合与神经网络相结合实现传感器特性线性化   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
提出了一种传感器特性线性化的方法.该方法把传感器特性分为线性和非线性段,用一种改进的BP神经网络映射传感器特性非线性段的反函数作为校正环节,用最佳拟合方法得到线性段的直线方程,从而实现传感器特性的线性化.经过仿真试用表明,这种方法可使传感器的非线性误差减小近十倍.最后,给出了一些仿真实验和仿真结果.  相似文献
9.
用于传感器非线性误差校正的新颖神经网络   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
朱庆保 《软件学报》1999,10(12):1298-1303
该文阐述了用神经网络校正传感系统非线性误差的原理和方法,提出了一种新颖的简化小脑模型神经网络(SCMAC)及其模型、算法与实现技术.模型、算法采用直接权地址映射技术,以训练样本的输入为地址,建立起输入与权重的关系.任意输入作为相近的权地址,即可找到对应的权,经过联想插补后可获得高精度输出.此外,采用磁盘文件存储、寻址权重等方法,避免了微机内存溢出,使得实现容易.最后给出了一个仿真实验.实验结果表明,用SCMAC校正后,可使传感器的非线性误差减少到近似为零.  相似文献
10.
微机测控系统实用抗干扰研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
朱庆保 《测控技术》1996,15(3):31-33
抗干扰技术是微机测控系统研制中的重要内容。本从干扰来源入手,分析了干扰的耦合方式,有针对性地提出了若干实用抗干扰措施,并对软件抗干扰方法作了介绍。  相似文献
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