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为了提高路径规划效率,提出一种改进的分层路网的路径规划算法。首先,城市路网进行分层处理,以经典A*算法为核心,在高层路网上使用改进机制,评估函数做相应调整,然后,对其权值设置上下限阈值,提高算法的搜索精度及搜索效率。实验结果表明,规划的路径并非Dijkstra算法的最短,但是改进的算法使快速路段所占比例达90%以上,实际运行最优。 相似文献
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针对实际城市交通路网最优路径规划中存在的计算效率问题,研究了最优路径算法的快速实现技术,提出了一种双向启发式A*诱导算法。在分析经典Dijkstra算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法分解搜索空间,采用完全二叉堆结构来实现计算过程中数据的存取,从而提高了算法的执行效率。实际路网仿真结果证明了该算法的优异性能。 相似文献
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动态拓扑网络最短路径启发式算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对动态拓扑网络的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用椭圆曲线参数设定启发函数初始值,进一步缩小搜索范围.采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验结果表明该算法具有良好的性能. 相似文献
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研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。 相似文献
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鉴于平面最短路径算法应用于大规模网络规划中的效率不高,而分层算法引入"分而治之"策略,则能有效解决此难题。为了利用分层算法进行路径规划,首先研究了分层算法的数据基础——道路网络层次拓扑结构,其涉及基于道路等级的路网分层抽象、道路数据分区组织、以区域为单位的路网层次拓扑关系模型;接着提出了一种适用于LBS(基于位置的服务)的分层路径规划算法。该算法先通过距离值判断是否切换到上一层;然后利用启发式A*算法搜索入口和出口;最后使用双向策略搜索层内两点之间的最短路径。利用现实道路网络进行的实验分析结果表明,该算法能从本质上提高大规模网络中路径规划的效率。 相似文献
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针对A*算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A*算法和lattice算法的路径规划方法.一方面消除传统A*算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径.另一方面lattice根据改进A*算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹.使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径. 相似文献
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基于分层的改进A*算法在路径规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
智能交通中的路径诱导系统能够极大地提高人们的出行效率与出行体验。经典A*算法只注重搜索精度而忽略了搜索效率,在城市道路网络分层的基础上,对高层道路使用的A*算法进行了改进,对于道路网络中的不同节点,设置估价函数具有不同的权值,同时给定权值的一个上下限阈值,以平衡算法的搜索效率与搜索精度。实验表明,得到的最短路径虽然不是常规的距离最短却是实际行驶时间最优的。 相似文献
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为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率,提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络(WGAN-GP)生成存在可行路径的感兴趣区域;然后使用A*算法优先探索该区域,使得路径规划能够被有效引导;最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证,其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间,提升了路径规划算法的效率。实验结果表明,改进的A*算法具有较高的探索效率,能够更好地应用于机器人路径规划中。 相似文献
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基于改进A*算法的三维航迹规划技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
A*算法在实现节点搜索时执行的是大空间搜索,该方式在三维空间中对时间和内存的消耗都较大。结合无人机的机动性能限制以及飞行任务来改进A*算法,可以达到缩小搜索空间的目的,同时对open表的管理进行改进,以减少扩展节点排序所花时间,从而整体缩短规划所需时间。通过此种方式规划出来的航迹能够最大程度地满足无人机的机动性能要求,仿真结果表明,此种方式计算速度快且能保证性能接近最优。 相似文献
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传统的A*算法在无人车路径规划中存在规划时间较长和搜索范围较大的缺点。综合分析A*算法的计算流程后,从四个方面对A*算法进行改进:1)目标性拓展,即根据待扩展节点和目标节点的相对位置来有目标性地选择不同的象限进行节点拓展;2)目标可见性判断,即判断待扩展节点与目标点之间有无障碍物,若无障碍物则跳出A*算法的探索过程,以此减少多余的搜索;3)改变A*算法的启发函数,即增加待扩展节点的n辈父节点到目标点的代价估计,以此减少到目标点的代价估计的局部最优情况;4)改变扩展节点的选取方略,即改变传统的最小化启发函数来选择扩展节点的方式,通过引入模拟退火法来优化扩展节点的选择方式,使得搜索过程尽可能向靠近目标点的方向进行。最后通过Matlab仿真实验结果表明,在模拟的地图环境下,提出的改进A*算法在运行时间上减少67.06%,经历的栅格数减少73.53%,优化路径长度浮动范围在±0.6%。 相似文献
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为了缩短计算中心与车辆之间的数据传送时间,提出并实现了一种TMSCR数据准备模型,即在包含起止点的一个网格集合的外接矩形区域中,提取起点网格内的低层路段、终点网格内的低层路段和所有高层路段的并集,发送给车辆。实验表明,实现该模型的时间代价很小,TMSCR模型与传统的方法相比,可以大大节省通信时间,从而为车辆导航提供优质的服务。 相似文献
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结合航迹规划多约束条件的实际,改进了启发式A*系列算法的流程及数据结构,将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,提出一种装箱式方法管理CLOSED表,提高了对重复节点的查找效率,解决了并行A*算法中维护CLOSED表时存在的数据访问冲突问题,使得算法更加适用于实现并行多核编程。采用最小二叉树的方式管理OPEN表,克服了采用传统链表排序耗时、二叉堆数组容量有上界的缺点。仿真结果表明,改进的算法无论在单线程还是多线程并行解算以及搜索效率上都远远高于传统的A*系列算法。 相似文献
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从降低节点度、减少网络链路数和缩短网络直径的角度出发,提出一种新型的互连网络结构--基三分层互连网络,深入地研究了该网络的静态度量并和2-D Mesh做了相应的比较.针对基三分层互连网络提出了一种使消息沿两节点间确定路径传递的分布式确定路由算法DDRA.该算法充分利用基三分层互连网络的层次特性,不需要构建路由表,且算法实现简单,路由效率高,且易于硬件实现. 相似文献
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基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略 总被引:5,自引:3,他引:5
基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现。 相似文献