粒子群算法在三维空间机器人路径规划中的应用

将粒子群优化算法应用到粒子群的路径规划中.首先进行空间坐标变换,然后将机器人所在的起始点与目的点的连线SD进行（n＋1）等分,过每个等分点作垂直于Z轴的n个平面,在每个平面上做正多边形的点阵,构成粒子群算法寻优的路径空间,最后应用于空间机器人的路径规划.试验证明该方法在收敛速度和精度方面有效.     

基于地图服务器的群采摘机器人的A*路径规划算法

为解决群采摘机器人工作中存在的采摘区域大、地形多变、群机器人控制复杂等问题,提出一种基于地图服务器的群采摘机器人的A*路径规划算法.通过地图服务器进行采摘地图分配,使用地图瓦片技术将大尺寸采摘地图切分为瓦片地图,采用K均值算法对采摘区域进行划分,通过请求分配机制进行采摘区域地图组合和发布,在分配采摘地图的同时,限制群采...     

基于子区域的机器人全覆盖路径规划的环境建模

研究了移动机器人在含障区域内完成全覆盖行走的优化环境建模.将子区域内行走路线、区域分割和子区域衔接顺序三方面结合,进行总体优化的考虑.提出用"双线扫法"完成区域的分割,选择"向内螺旋式"行进作为子区域内部行进路径,构造整个待覆盖区域全连通图模型,用旅行商问题解法求最优的有向全连通图,取得了令人基本满意的结果.     

一种改进的机器人路径规划算法

在将Ａ算法用于机器人路径规划时,通过采用动态可变步长及进行目标可见性测试,提高了路径搜索速度,并对路径进行了全局优化,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于动态基准圆的机器人足球射门算法研究

为提高足球机器人的射门成功率,在分析了几种射门算法存在不足之处的基础上,引入动态基准圆的概念,提出了一种运动轨迹采用近似阿基米德螺线的射门算法．仿真结果表明,该算法在球静态和动态两种情况下均能缩短射门机器人的运动路径,增大击球的冲量,提高射门成功率．     

移动机器人全覆盖路径规划算法综述

各种应用型移动机器人的设计是目前研究的焦点,它具有广阔的科研价值和市场前景,而路径规划技术是其中关键技术之一。本文系统总结了当前全覆盖路径规划算法的主要研究成果,并在覆盖效率、算法实现难易等指标方面进行比较剖析,探讨了各种算法的优势和不足。最后,提出进一步研究的方向。     

移动机器人全覆盖路径规划算法综述

各种应用型移动机器人的设计是目前研究的焦点,它具有广阔的科研价值和市场前景,而路径规划技术是其中关键技术之一。本文系统总结了当前全覆盖路径规划算法的主要研究成果,并在覆盖效率、算法实现难易等指标方面进行比较剖析,探讨了各种算法的优势和不足。最后,提出进一步研究的方向。     

自适应蚁群算法在空间机器人路径规划中的应用

为了弥补传统路径规划方法缺乏足够鲁棒性的问题,采用自适应蚁群算法实现了空间机器人路径规划.针对传统蚁群算法在计算初期出现停滞的现象,修改了信息激素物质的更新方法.自适应蚁群算法根据学习次数和与最近障碍物的距离来调节信息激素物质.仿真结果表明,该算法在采用较少蚂蚁的情况下,与一般蚁群算法相比,能够快速找到理想路径.     

集合覆盖问题的一种启发式算法

给出了完备策略的概念，并提出了一个求解集合覆盖问题的启发式算法，对该算法的合理性，时间复杂性以及精度进行了分析，用该方法可以求解其它的ＮＰ困难问题。     

基于Dijkstra算法的足球机器人的一种路径规划方法

Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直至扩展到终点为止.将该算法应用于足球机器人的路径规划和避障控制中,足球机器人在识别环境的前提下,能够及时判断出最短路径.该算法已经应用于实际的机器人控制中,取得了良好的应用效果.     

基于粒子群算法的装配规划研究

根据复杂产品装配规则问题的特点和要求,提出了一种粒子群装配优化算法.该方法采用干涉矩阵作为优化解的几何搜索空间.以重定向次数、工具更换次数、装配类型改变次数作为装配成本评价指标,实现了对装配过程的多目标优化.并得到最优装配规划序列.通过实例时算法的有效性进行了验证.     

A New 3D Wireless Directional Sensing Model and Coverage Enhancement Algorithm

Coverage control for each sensor is based on a 2D directional sensing model in directional sensor networks conventionally. But the 2D model cannot accurately characterize the real environment. In order to solve this problem, a new 3D directional sensor model and coverage enhancement algorithm is proposed. We can adjust the pitch angle and deviation angle to enhance the coverage rate. And the coverage enhancement algorithm is based on an improved gravitational search algorithm. In this paper the two improved strategies of GSA are directional mutation strategy and individual evolution strategy. A set of simulations show that our coverage enhancement algorithm has a good performance to improve the coverage rate of the wireless directional sensor network on different number of nodes, different virtual angles and different sensing radius.     

基于粒子群算法的无人机航迹规划问题

首先将无人机航迹问题转换为多目标的TSP问题数学模型,建立了航迹规划问题的数学模型.然后将轨迹规划问题转换成一个求最短路径的单目标的有约束是优化问题,针对这类问题的求解,采用了一种新的粒子群算法并利用软件编程求解.最后验证了结果的可行性,同时讨论了结果的稳定性和收敛性.     

基于改进粒子群算法的输电网扩展规划

针对标准粒子群（SPSO）算法易收敛到局部最优的缺点,采用了一种改进的粒子速度更新公式,即在SPSO算法速度更新公式的基础上,加入一个平均极值项,使得各粒子能参考其它同伴的信息;此外在算法迭代过程中加入变异操作,适时初始化失活粒子的位置和速度来保持种群多样性．在输电网扩展规划中的应用结果表明,上述两个操作可以提高PSO算法的收敛精度,使算法最终寻找到全局最优解,从而证明了改进粒子群（IPSO）算法的有效性．     

粒子群优化算法及其与遗传算法的比较

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。     

带回程取货车辆路径问题的人工鱼群算法研究

该文提出用人工鱼群算法求解带回程取货车辆路径问题,有效调度车辆在送货的同时完成取货任务。将人鱼个体能量函数、觅食行为、聚群行为和追尾行为等应用到优化问题中,仿真结果表明人工鱼群算法是一种解决带回程取货车辆路径问题的有效方法。     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

基于群体智能的一种聚类算法研究

研究了一种聚类组合算法。首先概要介绍了数据挖掘中聚类分析的概念，同时对当前研究的热点群体智能也作了简要的说明，对基本的蚁群聚类算法作了详细的分析，提出了一种基于群体智能的聚类组合算法，借鉴改进的单蚁群算法SACA的聚类收集和标识方法，进行聚类的标识。并根据蚂蚁觅食的转移概率进行二次聚类。实验表明，该算法用于对银行客户细分有较好的聚类效果。