基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.     

蚁群算法的随机Petri网分析与路径寻优

为解决Petri网的最优路径寻找问题,在分析了随机Petri网(Stochastic Petri Net,SPN)中各个变迁实施时刻的分布规律之后,提出了一种计算任意网型变迁时间概率分布的方法.在对SPN分析的基础上,基于蚁群算法设计了一种在SPN中使用的各个网元素数据结构,提出了一种在SPN中更有效率的路径寻优方法.仿真结果表明,此路径寻优方法对时间延迟具有更高的灵敏度,对路径选择具有更高的准确性.     

基于知网语义相关度计算的词义消歧方法

歧义字段处理一直是中文信息处理领域中最关键也是最困难的问题之一,至今该问题仍没有得到完全而有效的解决,使得以此为基础的多个应用领域都难以取得突破性进展。传统的消歧方法--规则消歧和统计消歧都有不可避免的缺点：规则消歧存在规则的完备性与合理性问题,统计消歧则只取大概率事件而忽视小概率事件。在研究了知网表达汉语知识的基础上,改进了基于知网语义相关度的计算模型,并应用于汉语的歧义字段处理中。经大量例句作实验,以句子为单位的切分正确率可达到97.1%,验证了该消歧方法的有效性。     

基于N-最短路径的中文分词技术研究

中文分词技术是中文信息处理的基础,快速、准确的中文分词方法是进行中文信息搜索的关键。基于N-最短路径的分词算法,需要计算有向图中从起点到终点的所有路径值,分词效率低,将动态删除算法与最短路径算法结合,通过从最短路径中删除部分节点的策略减少搜索路径范围,从而提高分词效率。     

一种基于K最短路径的QoS路由选择算法

针对多约束服务质量路由问题,提出了一种基于K最短路径路由选择算法QRBKP。该算法首先计算针对各约束度量参数的K最短路径,然后在所有的最短路径中选择满足多约束的QoS路由,其中最短路径数k根据各QoS约束自适应变化。基于此,本文提出了节点对之间的路由空间再分配技术和节点对内部的路由空间再分配技术,确保总的路由表空间不会超过设计路由空间。理论分析表明,QRBKP不仅能够解决加性度量参数受约束的QoS路由问题,而且能够解决加性与非加性度量参数混合受约束QoS路由问题。仿真结果表明:在求解QoS路由问题时,在相同的计算次数下,QRBKP算法比同类算法具有更高的路由计算成功率。     

常用最短路径算法分析与比较

用于解决最短路径问题的算法被称做最短路径算法。最短路径算法在各种应用中有着广泛的用途。常用的路径算法有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法和DAG图算法,本文对这些算法进行了分析比较。     

三维最短路径算法在山间修路问题中的应用

针对交通工程中山间修路问题,建立了三维最短路径模型,并将三维最短路径问题转化为图论最短路径问题,提出了一种三维最短路径算法。结果表明,三维最短路径算法可有效地解决山间修路中出现的问题。     

微功率无线抄表系统中数据采集容错路由算法

低压用户的微功率无线抄表系统中各节点固定,节点故障时,现有的容错路由算法无法建立正确且最优的数据传输路径。以n×n的网格网络为研究对象,基于最短路径优先算法和深度优先搜索,提出一种数据采集容错路由算法,通过构造网络的数据传输通路拓扑图,避开错误节点并生成任意子节点到网关的数据传输路径。算法性能分析表明,该算法的时间复杂度低,实际工程中节点故障概率为0.01%时,能够满足实际工程需求。     

基于粒子群优化算法的集成电路无网格布线

提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于集成电路布线,建立了相应的优化模型。对于给定的版图布线平面,该算法结合无网格算法的思路,首先由障碍图形和各个线网的端点生成一个包含最短路径的无网格访问点阵,然后根据粒子群算法的思路建立初始粒子位置矩阵,并利用其全局寻优功能找到当前布线路径上的最短路径.     

一种改进的蚁群算法求解车辆的最短路径问题

基于交通网中交通流参数关系模型,提出了新的状态转移概率计算公式,同时在信息素更新策略中引入交通流密度因子,使算法可以根据时变的路网信息求解车辆的最短路径;利用蚁群算法和遗传算法相结合的思想来避免基本蚁群算法在求解车辆最短路径时易陷入局部最优解的缺陷。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法较基本蚁群算法能准确快速地找到基于时间的最短路径,并能有效解决实际交通系统中的最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值。