一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法

当前社会,很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形,快速、准确的规划出三维路径,在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法,大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法,大多运算算法复杂、需要很大的存储空间,同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。文章在已有三维山地地图的基础上,采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示,基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法在路径最优值计算和规划时间上都能够较好的满足需求。     

基于改进蚁群算法的智能机器人路径规划

从以往的研究资料中可以了解到,智能机器人路径规划是机器人研究领域中的一项重要分支,同时也是智能机器人用以执行各种指令的基础条件。在研究智能机器人的路径规划过程中,遇到了诸如易陷入局部最优等问题,进而提出应用改进蚁群算法来改善这一状况,并且取得了良好的实效。本文就针对改进蚁群算法支撑下的智能机器人路径规划的相关研究内容做以论述,以期为推进机器人研究提供有益的理论素材。     

基于改进蚁群算法的森林火灾救援机器人三维路径规划

森林火灾中,救援机器人需在三维环境中工作,研究三维路径规划具有重要意义。为了解决基于蚁群算法的三维路径规划中容易陷入局部最优和搜索时间长的普遍问题,提出了一种改进的信息素更新算法和引入安全值的启发式函数。为更好地避开障碍和火势集中区域,选择平面和视野相结合的搜索模式。根据传统蚁群算法和改进蚁群算法的试验结果,后者比前者迭代减少约30次,适应度值减少2.4×10³,提高了系统的运行效率,且后者的路径选择更加合理,证明了改进算法的优越性。     

基于改进蚁群算法的室内疏散路径优化

针对传统蚁群算法在解决室内疏散问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷问题,将火场的动态参数引入到蚁群算法中,对其路径选择策略、启发函数和信息素更新策略进行改进,为整个疏散群体求解更优的疏散路径.运用改进的蚁群算法对室内人员的疏散路径进行动态规划,考虑了路径的实时拥挤度,避免了疏散人员局部实现路径优化的瓶颈效应.将...     

基于增强型蚁群算法的压路机工作路径规划方法

在复杂工作空间中为压路机规划合理的施工路径,使所规划的路径与障碍物无触碰且长度最短,是有效指导交叉工序并行运转的基础。本文对蚁群算法进行改进,对信息素和启发信息差异性进行扩展,对搜索区间上下界进行迭代阈值限制,进而提出了一种增强型蚁群算法。利用增强型蚁群算法,结合工程实例,验证了压路机路径规划的效果。选择燃油量消耗指标进行结果对比,发现按照所规划的路径运动可以节省燃油,减少资源投入,进而提升工程项目建设的综合效益。     

基于改进蚁群算法的钢结构优化设计

在介绍蚁群优化算法的原理、基本框架的基础上,提出了一种改进的蚁群算法——分层蚁群算法,并将该算法应用到钢结构优化设计中,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性,结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景。     

基于蚁群算法的城市基础设施项目规划方法

随着城市的经济发展,城市基础设施项目建设的作用越来越突出,传统的城市基础设施项目规划方法已经无法满足目前的投资最大化需求,因此基于蚁群算法设计了新的城市基础设施项目规划方法。设计了城市基础设施项目规划标准,基于蚁群算法构建了城市基础设施项目规划模型,对城市基础设施建设投资进行控制,从而实现了城市基础设施项目规划。通过实例分析结果表明,设计的城市基础设施项目规划方法的规划效果较好,资金利用率较高,证明设计的方法具有有效性,有一定的应用价值,可以作为后续城市基础设施项目建设的参考。     

改进的蚁群算法

蚁群算法依靠其良好的正反馈机制,在对称旅行商问题上取得了成功,使得算法引起了广泛的关注。其通过信息素的聚集来达到局部搜索,但随着搜索的进行某条路径上的信息素越来越多,将会造成搜索停止,陷入停滞。本文通过将信息素的高低进行限制以及遗传算法的加入增强了全局搜索功能,同时增加了最优路径临域内的搜索,使得搜索加快,便于最优路径的寻找。最终,通过十杆件进行验证,证明算法能在较短时间内取得较好的效果。     

基于改进蚁群算法的无人机航迹规划仿真研究

目前,无人机在低空摄影测量中得到了广泛应用,航拍前需要对无人机进行航迹规划,由人工录取的航迹在地形起伏较大时存在易坠落坠毁的情况。本文针对无人机坠毁的情况,对空间进行划分,构建地形启发因子,通过改进后的蚁群算法寻找一条避开地形的航迹,最后利用B样条曲线对航迹进行平滑处理,实验结果表明改进后的蚁群算法在地形起伏较大时无人机飞行有较好的安全性且航迹真实、可飞。     

一种用于火灾疏散路径动态规划的算法

针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A*算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络优化

本文通过对无线传感器技术的阐述,提出了一种最大流量算法,用于研究静态无线传感器网络中K势垒的高覆盖率问题。     

桁架结构优化设计的改进蚁群算法

通过对已有的优化方法进行分析,针对蚁群算法容易收敛到局部最优解的缺陷,通过遗传算法和禁忌算法来提高增加蚁群算法的全局优化能力,并改进了算法的灵活性和扩展性;将改进的蚁群算法应用到桁架结构优化设计中,提出了桁架结构优化设计的改进蚁群算法,并建立了相应的优化模型;最后,对10杆平面桁架的优化进行了研究和分析,结果表明,提出的改进蚁群算法是科学可行的。     

基于改进蚁群算法的钢管混凝土构件的优化

钢管混凝土结构综合了钢筋混凝土和钢结构的优点,近年来成为我国重要的建筑结构形式之一,在未来也具有广阔的推广前景。本文以纯弯、轴压构件为例,应用改进蚁群算法MATLAB程序建立构件的优化模型。充分利用蚁群算法较强的分步并行和自适应搜索能力,从而跳过了钢管与套箍混凝土之间复杂作用机理的分析。通过对函数的选取和参数的控制,在设计要求范围内对钢管混凝土构件进行了优化,为以后的设计提供了一定的参考。     

基于蚁群算法的排水管道系统优化设计

引入一种新的优化设计方法——蚁群算法，并将该法应用于排水管道系统的优化设计。通过实例说明了蚁群算法的设计过程，并与遗传算法进行了比较，结果表明蚁群算法在给排水管网设计中有较为广阔的应用前景。     

物流配送路径安排问题的混合蚁群算法

本文针对物流配送路径选择问题 ,提出了一种混合蚁群算法 ,以克服经典蚁群算法时间复杂性过大的难点。论文还研究了该算法解的二次优化方法以更适合实际情况。实证表明论文算法的求解效果良好。     

基于蚁群算法的刚架结构优化设计

通过对蚁群算法原理分析及对3跨24层168根杆件的钢框架采用蚁群算法的结构质量进行优化计算,并对此结构采用美国钢结构规范(AISC)、英国钢结构规范(BS5990)、中国《钢结构设计规范》(GB50017-2003)3种规范体系对比分析,显示出了蚁群算法对基于TSP模型的此类结构优化设计具有很好的实用价值,为土木工程结构优化与分析计算提供了有效可行的方法。     

基于蚁群算法的刚架结构优化设计

通过对蚁群算法原理分析及对3跨24层168根杆件的钢框架采用蚁群算法的结构质量进行优化计算,并对此结构采用美国钢结构规范(AISC)、英国钢结构规范(BS 5990)、中国<钢结构设计规范>(GB 50017-2003)3种规范体系对比分析,显示出了蚁群算法对基于TSP模型的此类结构优化设计具有很好的实用价值,为土木工程结构优化与分析计算提供了有效可行的方法.     

基于改进蚁群算法和物联网的消防疏散系统设计

针对大型公共建筑结构复杂、消防疏散困难等问题,以改进蚁群算法为基础构建动态火灾疏散模型,分析火灾 3 个不同阶段并获取最优动态消防疏散路径,并通过数值模拟与其他算法对比,验证有效性;结合物联网技术以 Android 平台为载体设计消防疏散系统移动终端,实时引导用户撤离建筑物并迅速到达安全出口。实验结果表明：所设计的大型公共建筑消防疏散系统能够快速、准确地寻找到最优疏散路径,提高消防疏散效率。     

基于蚁群算法的水资源优化配置

利用蚁群算法的全局搜索最优特性,提出了求解水资源优化配置问题的方法,并详细论述了水资源优化配置中蚁群算法的实现过程,最后结合实际水源和用户情况,计算出在不同保证率下的用水优化分配方案,以供参考。     

一种基于威胁势场的A星路径规划算法

为了解决传统A星算法在路径规划中因忽略障碍物威胁而导致规划路径并不安全的问题,提出了一种基于威胁势场的A星路径规划方法,该方法中将障碍物理解成一个具有威胁势场的对象,威胁值与离障碍物的距离成反比关系,将该威胁值引入估价函数中,作为整个估价函数的评价标准,经过仿真实验验证,该方法实现了威胁最小的有效路径规划,提高了路径规划的安全性能。