人工智能中A*算法的局部改进及其实现

本文对人工智能中的经典启发式搜索算法—A     

人工智能中的A*算法应用及编程

搜索是人工智能中的一个基本问题.文中比较了几种典型的搜索方法,包括盲目搜索和启发式搜索,重点对A*算法进行了阐述和分析,并以求地图两点的最短路径搜索为例,给出了用A*算法编程的实现方法.结果表明,应用A*算法提高了目标搜索的效率.     

启发式A^＊算法在游戏寻路中的应用

文章在对A＊搜索和启发式搜索技术进行详细分析与研究的基础上,将A＊算法应用于flash游戏中的寻路,并在此基础上分析出A＊算法的实际应用时间效率和空间效率。     

A*算法及其在地理信息系统中的应用

最短路径问题是地理信息系统的关键问题，A＊算法是解决有附加条件的最短路问题的有效算法。本文在详细分析A＊算法的基础上，编程实现了A＊算法。最后对A＊算法运行结果进行分析。     

A*算法在游戏地图寻径中的应用与实现

寻径算法主要解决如何从图中寻找一条从起点到目标点的路径问题。本文分析了网络游戏中地图文件结构,比较了几种地图寻径算法,并重点介绍了一种典型的启发式搜索算法——A算法原理及其在游戏地图寻径中的具体实现方法。该算法简单、快捷,在实际应用中获得了较好的效果。     

图搜索中A*算法的SQL解法

讨论图搜索的Ａ＊算法和ＳＱＬ算法,利用数据库存储图中原始数据,借助ＳＱＬ语言来生成Ａ＊算法求取的解,简化了编程。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题,提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和障碍物分布情况,引入父节点对当前节点的影响力,增加障碍物分布率的启发函数权重,减少遍历节点数量、提高搜索速度;加入转弯惩罚函数、扩展邻域优先级搜索和冗余节点平滑策略对路径进一步优化,避免路径出现多余转弯,降低路径出现局部最优解的可能。在相同地图场景中进行测试对比,所提算法能有效减少遍历节点数量,降低总转折角度,提高搜索速度,缩短路径距离,获得最优路径。     

改进A*算法在游戏地图路径搜索中的应用研究

路径搜索是许多游戏的核心组成部分,路径搜索的算法有很多,不同的搜索算法有其不同的搜索策略、时间效率、空间消耗与应用场合.本文通过对A*算法的分析与研究,找出不足并进行优化和改进.使用最小二叉堆来优化A*算法对OPEN表的遍历,提高计算速度;通过引入以向量夹角余弦作为新启发式信息,减少计算过程中产生的无用节点,提高算法效率.最后通过仿真实验对标准A*算法、Dijkstra算法、改进A*算法进行数据分析比较,有效表明了本文所提算法的准确性和高效性.     

A*算法在Shortest-Path方面的优化研究

在游戏和地理信息系统开发等领域中,专门针对最短路径搜索方面的优化研究较多,尤其是最短路径中启发式搜索算法中的A*算法的效率优化研究.本文将针对在人工智能或算法研究中的使用的地图大多数是基于任意图而不是网格图的状况,通过任意图与网格图及方向的相结合,提出了三种优化A*算法的启发式函数搜索策略,较好地减小了算法搜索的范围和规模,有效地提高了A*算法的运行效率.最后的实验结果显示,与传统的A*算法相比较,优化启发搜索策略后的A*算法寻径更快速,更准确,计算效率更高.     

A*算法在车辆导航系统中的应用研究

在十分复杂的交通地形图中,通过分析完备性、最优性、时间复杂度、空间复杂度性能问题,使用当代流行的智能语言-Mathematica,提出三组不同估价函数对基于启发式搜索的A*算法进行优化,从而实现了车辆导航的高效率化.实验结果表明:优化后的估价函数是切实有效的,在应用导航系统中得到了较满意的选路方案.     

基于改进遗传算法的物流配送路径求解

为提高中小企业在市场中的竞争力,提出了基于遗传算法的智能化解决方案.建立了物流配送路径问题的数学模型和求解流程,论述了基于遗传算法的物流车辆配送系统的设计与实现,详述了基于自然数编码的遗传算法在物流车辆调度中的运用等关键技术.通过模拟测试,效果良好.计算结果表明,用遗传算法进行最短路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.最后,指出了遗传算法求解物流配送路径问题的不足之处.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径规划算法

针对物流配送的最优路径规划问题,论文在分析蚁群算法原理的基础上,运用MAKLINK图论建立物流配送路径模型,选取Dijkstra算法作为初始规划算法来确定蚁群算法的寻优目标函数,并对蚁群算法的信息素更新和节点选择进行了改进.在确定初始参数后,通过改进的蚁群算法规划出从起始点到结束点的最优路径.利用Matlab作为软件工...     

基于改进Teitz-Bart算法的移动网络物流配送系统

为了提高配送效率,缩减物流配送成本,本文基于Super Map iClient的network Analyst接口开发了一套移动网络物流配送系统。此配送系统是基于路网数据模型,改进后的Teitz-Bart算法,进行多旅行商分析,择出最优配送路线,是一款非常方便快捷实用的软件工具。     

基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划

随着物流业的大力发展,通过发展智慧仓储物流,可以极大降低物流成本,加快产业的发展.本文提出了一种在智慧仓储中的AGV车辆系统避碰路径规划,首先利用带时间窗的栅格方法模拟了AGV的制造车间工作环境,提出一种改进蚁群算法,通过改进概率转换公式和信息素更新规则,最后仿真结果验证了该算法可以解决多个AGV的避障路径规划问题,进而实现智慧仓储物流.     

基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法

针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means聚类算法,以城市经济引力模型为基础,将城市运输距离与居民消费能力的指标相结合,重新定义对象之间相似性度量的距离因子.并将密度思想引入k-means算法,提出类内差分均值的概念确定最优聚类数.实现分区后,分别在这些区域中利用重心法对配送中心进行最终的确定.最后实例分析了在西部地区37个城市创建物流配送中心的选址过程,并通过和传统的k-means聚类的选址结果对比,说明改进后的算法不仅可以节省配送时间,而且大大降低了运输成本,有很好的经济利用价值.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优.     

基于改进萤火虫群优化的无线自组网路由算法

针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能.     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。     

基于改进A*算法的AGV智能泊车算法

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.     

改进A*算法在路径规划中的应用

针对大规模多AGV路径规划的应用场景,为解决多个AGV在路径规划时因抢占节点,导致该节点负载过高,造成局部拥塞,致使整个系统的运行效率降低的问题.提出了一种结合节点负载情况的改进A*算法.各个节点的负载从初始值开始,根据相应的动态负载计算公式,动态更新该节点的负载.在A*算法的启发函数中引入负载,使节点负载影响AGV路...