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移动机器人全局路径规划算法综述 被引量:73
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作者 王梓强 胡晓光 +1 位作者 李晓筱 杜卓群 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第10期19-29,共11页
全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局... 全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局路径规划算法的核心研究内容。首先根据算法的智能程度,将移动机器人的全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和仿生智能全局路径规划算法,并深入阐述了实际应用更为广泛的多目标路径规划算法,然后介绍了当前每种算法的几种典型的优化改进方法,并对其优化改进后的算法的优缺点进行了分析总结,最后对全局路径算法的未来发展趋势进行了展望,指出全局路径规划算法将向优化已有常规算法路径规划的性能、多种算法优势融合、复杂环境中动态避障、适应多样化环境的地图表示方法这4方面发展。 展开更多
关键词 移动机器人 全局路径规划 传统算法 仿生智能算法 多目标路径规划
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基于改进蚁群算法的多目标路径规划研究 被引量:25
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作者 马小铭 靳伍银 《计算技术与自动化》 2020年第4期100-105,共6页
传统蚁群算法因在复杂环境中容易产生死锁,导致部分蚂蚁失效,造成效率低下,迭代次数增多。为此,提出了一种利用环境信息引入环境因子来调整启发函数的方法从而降低死锁情况的发生,增加了有效蚂蚁的数量,从整体上提高了蚁群的搜索速度,... 传统蚁群算法因在复杂环境中容易产生死锁,导致部分蚂蚁失效,造成效率低下,迭代次数增多。为此,提出了一种利用环境信息引入环境因子来调整启发函数的方法从而降低死锁情况的发生,增加了有效蚂蚁的数量,从整体上提高了蚁群的搜索速度,扩大了搜索范围。同时,传统蚁群算法在路径规划中仅在理想地域内寻求最短路径,而多因素环境中最短路径往往并非最优解。为解决此问题通过在不同环境中对转移概率进行加权优化在追求路径最短的基础上提出多目标路径规划,丰富了蚁群算法的实用性和现实意义。最后经仿真实验对优化算法进行验证,证明了上述优化的可行性。 展开更多
关键词 蚁群算法 避障 多目标 栅格法 路径规划
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基于协同多目标算法的多机器人路径规划 被引量:24
3
作者 万逸飞 彭力 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2020年第2期139-146,共8页
多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标... 多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划. 展开更多
关键词 多机器人 多目标优化 路径规划 协同进化 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
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多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用 被引量:19
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作者 申晓宁 郭毓 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期659-663,共5页
针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题,提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中,采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略,以加快收敛速度;在遗传算子的设计中,引入删除、修复和平滑算子,以提... 针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题,提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中,采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略,以加快收敛速度;在遗传算子的设计中,引入删除、修复和平滑算子,以提高算法的搜索效率;在选择算子中,加入避免外部存储器中出现相同个体的机制,以防止早熟收敛。仿真结果表明:该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。 展开更多
关键词 多目标优化 遗传算法 机器人 路径规划
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基于多目标遗传算法的路径规划 被引量:15
5
作者 刘旭红 张国英 +1 位作者 刘玉树 张君 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期613-616,共4页
研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗... 研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择. 展开更多
关键词 多目标遗传算法 路径规划 地理信息系统 三维地形
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基于多目标遗传算法的双机器人协调焊接路径规划 被引量:18
6
作者 侯仰强 王天琪 +1 位作者 岳建锋 贾振威 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期1984-1989,共6页
对双机器人协调焊接复杂空间焊缝路径规划问题进行研究,提出了一种基于多目标遗传算法的焊接路径规划方案。通过分析影响焊缝质量及机器人运动平稳性的各参数,建立了评价焊接路径的目标函数:焊接质量函数、机器人运动平稳性函数以及双... 对双机器人协调焊接复杂空间焊缝路径规划问题进行研究,提出了一种基于多目标遗传算法的焊接路径规划方案。通过分析影响焊缝质量及机器人运动平稳性的各参数,建立了评价焊接路径的目标函数:焊接质量函数、机器人运动平稳性函数以及双机器人碰撞函数。利用多目标遗传算法对协调焊接路径进行求解,实现对双机器人最佳焊接路径的规划。以"马鞍形"空间焊缝为例,对双机器人协调焊接路径进行了试验验证。结果表明,该方案可实现双机器人协调焊接路径的规划。 展开更多
关键词 多目标遗传算法 双机器人 焊接 路径规划
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Study of Multi-objective Fuzzy Optimization for Path Planning 被引量:12
7
作者 WANG Yanyang WEI Tietao QU Xiangju 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CSCD 2012年第1期51-56,共6页
During path planning, it is necessary to satisfy the requirements of multiple objectives. Multi-objective synthesis is based on the need of flight mission and subjectivity inclination of decision-maker. The decision-m... During path planning, it is necessary to satisfy the requirements of multiple objectives. Multi-objective synthesis is based on the need of flight mission and subjectivity inclination of decision-maker. The decision-maker, however, has illegibility for under- standing the requirements of multiple objectives and the subjectivity inclination. It is important to develop a reasonable cost performance index for describing the illegibility of the decision-maker in multi-objective path planning. Based on Voronoi dia- gram method for the path planning, this paper studies the synthesis method of the multi-objective cost performance index. Ac- cording to the application of the cost performance index to the path planning based on Voronoi diagram method, this paper ana- lyzes the cost performance index which has been referred to at present. The analysis shows the insufficiency of the cost per- formance index at present, i.e., it is difficult to synthesize sub-objective flmctions because of the great disparity of the sub-objective fimctions. Thus, a new approach is developed to optimize the cost performance index with the multi-objective fuzzy optimization strategy, and an improved performance index is established, which could coordinate the weight conflict of the sub-objective functions. Finally, the experimental result shows the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 flight paths path planning cost performance index synthesis of multi-objective fuzzy inference Voronoi diagram
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基于多目标路径规划的应急资源配置模型 被引量:13
8
作者 赵星 吉康 +1 位作者 林灏 徐鹏 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期76-82,共7页
面对日益增加的突发事件,应急资源调度对于快速开展救援工作以及降低社会财产损失具有重要意义.文中建立了一种基于多目标路径规划的应急资源配置模型,可解决应急路径搜索与资源配置两个问题.考虑到突发事件会对道路网络造成较大影响,... 面对日益增加的突发事件,应急资源调度对于快速开展救援工作以及降低社会财产损失具有重要意义.文中建立了一种基于多目标路径规划的应急资源配置模型,可解决应急路径搜索与资源配置两个问题.考虑到突发事件会对道路网络造成较大影响,模型首先以基于BPR(美国联邦公路局)路阻函数的路径行程时间与基于大量历史交通量数据的可靠性为优化目标进行路径规划,综合禁忌搜索与非支配排序获取应急救援路径的Pareto解集,并且通过指标权重确定最优路径;然后在获得最优路径的基础上,基于突发事件级别引入效用系数进行资源配置,最大化总资源利用效益,并基于Lingo软件进行求解;最后在无锡市公路网的历史数据基础上进行了案例分析,验证了所提出模型与解决方法的有效性. 展开更多
关键词 突发事件 多目标路径规划 时效性 可靠性 资源配置
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融合多目标与速度控制的AGV全局路径规划 被引量:12
9
作者 郭兴海 计明军 张卫丹 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1369-1376,共8页
为提升AGV工作效率并改善其躲避障碍物的执行能力,提出在静态与动态环境下的全局路径规划方法--多目标与速度控制法.在静态环境下,以路径最短与平滑度最大建立路径规划的多目标数学模型,采用所提出的改进算法求解并筛选,得到AGV的行驶路... 为提升AGV工作效率并改善其躲避障碍物的执行能力,提出在静态与动态环境下的全局路径规划方法--多目标与速度控制法.在静态环境下,以路径最短与平滑度最大建立路径规划的多目标数学模型,采用所提出的改进算法求解并筛选,得到AGV的行驶路径;在动态环境中,根据障碍物的运动情况,提出感应转向算法,使AGV合理躲避障碍物.结合两种环境下的转向特点,设定AGV速度控制规则,应用于静态与动态环境下的转向过程,确保AGV能够行驶得更加平稳与快速.仿真实验表明,所提出方法能够确保AGV在两种环境下自由躲避和灵活转向,提升行驶速度,提高工作效率;与常规算法对比,改进算法的求解效果在时间和精度上都显著提高. 展开更多
关键词 多目标 路径规划 感应转向算法 速度控制
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移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法 被引量:12
10
作者 胡立坤 王帅军 +1 位作者 吕智林 朱文天 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第3期471-476,共6页
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上... 针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上耗时长、路径质量较差;而对于原始D*算法路径转角大、转角次数多、较复杂地图下规划量大、生成路径贴近障碍物且多目标搜寻中无法实现最短遍历等缺点,通过改进原始D*算法的启发函数和子节点扩展方式,将蚁群算法的评价函数用改进D*算法来计算.基于格栅法建立地图模型,在不同复杂度的地图选取多个目标进行对比仿真实验,结果证明了该融合算法的高效性和针对不同环境的适应性. 展开更多
关键词 多目标搜寻 路径规划 D*算法 蚁群算法 移动机器人 TSP问题
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一种改进蚁群算法在捡球机器人多目标路径规划中的应用 被引量:9
11
作者 曹洁 耿振节 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第10期2384-2389,共6页
在静态环境下,针对蚁群算法在进行多目标路径规划时存在搜索时间长以及容易陷入局部最优的特点,介绍一种可对捡球机器人进行多目标路径规划的改进蚁群算法.首先采用栅格法将捡球机器人的网球场环境划分建模;然后自适应调整算法中与信息... 在静态环境下,针对蚁群算法在进行多目标路径规划时存在搜索时间长以及容易陷入局部最优的特点,介绍一种可对捡球机器人进行多目标路径规划的改进蚁群算法.首先采用栅格法将捡球机器人的网球场环境划分建模;然后自适应调整算法中与信息素相关的系数以及种群规模,提高算法搜索速度;并引入交叉操作,改善算法停滞问题,增强算法的逃逸能力;最后实现改进蚁群算法在捡球机器人多目标路径规划中的应用.仿真实验结果证明,所提算法可以加快搜索速度,找到全局最优路径. 展开更多
关键词 改进蚁群算法 捡球机器人 多目标路径规划 自适应调整
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机器人路径规划的多目标二次优化方法 被引量:9
12
作者 吴军 史美萍 +1 位作者 宋金泽 贺汉根 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第10期179-181,220,共4页
基于多目标进化算法的机器人路径规划问题存在求解速度慢的不足,为提高求解效率,提出了一种多目标二次优化方法(MOQO)。在MOQO方法中首先引入二次优化的思想,通过离线的全局优化为在线的局部优化提供一个次优的初始解集,以更有效利用全... 基于多目标进化算法的机器人路径规划问题存在求解速度慢的不足,为提高求解效率,提出了一种多目标二次优化方法(MOQO)。在MOQO方法中首先引入二次优化的思想,通过离线的全局优化为在线的局部优化提供一个次优的初始解集,以更有效利用全局优化过程的先验信息和进化信息,从而加速后期的局部优化操作;其次,在MOQO方法中还提出了一种改进的多目标进化算法PPMOEA,以进一步提高优化求解的实时性能。最终的机器人路径规划仿真实验测试了MOQO方法对进化求解操作的加速效果,证明了方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多目标优化 二次优化 路径规划 帕累托 机器人
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基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标无人机路径规划 被引量:8
13
作者 樊娇 雷涛 +1 位作者 董南江 王锐 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第2期43-48,55,共7页
路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一。以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型。为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-Ⅱ算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-Ⅱ的基础上,引入... 路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一。以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型。为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-Ⅱ算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-Ⅱ的基础上,引入增加、删除算子使规划的路径能避开威胁区、引入最大拐弯角约束缓解变异操作导致的航路突变、引入混合目标空间和决策空间信息的新型拥挤距离算子提高路径的多样性。仿真实验表明,对比NSGA-Ⅱ和传统的GA算法,改进的NSGA-Ⅱ算法能够有效找到一组收敛性好且分布多样化的路径。 展开更多
关键词 多目标优化 无人机 路径规划 改进 NSGA-Ⅱ
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多汇聚节点无线传感网络充电路径多目标优化方法 被引量:7
14
作者 夏静山 庄哲民 +1 位作者 Alex Noel Josephraj 郑大为 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期444-450,共7页
针对多汇聚节点无线传感网络中因汇聚节点位置固定、能量消耗过快而导致的网络生存周期短的问题,提出了一种考虑路径总距离和消耗总能量的双重目标下的节点充电路径优化方法。该方法充分考虑了节点剩余能量以及节点与节点间的距离,通过... 针对多汇聚节点无线传感网络中因汇聚节点位置固定、能量消耗过快而导致的网络生存周期短的问题,提出了一种考虑路径总距离和消耗总能量的双重目标下的节点充电路径优化方法。该方法充分考虑了节点剩余能量以及节点与节点间的距离,通过等价目标转化和加权处理,建立了多目标优化问题模型,并使用改进的遗传算法来求解该多目标优化问题模型。仿真结果表明,该方法可以持续地为汇聚节点补充能量,有效的延长网络生存周期。与传统的遗传算法相比,该算法最优解精度更高,收敛速度更快,种群进化效果更好。 展开更多
关键词 无线传感网络 多汇聚节点 能量补充 多目标路径规划 遗传算法
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多目标优化-改进遗传算法路径规划模型 被引量:5
15
作者 孙睿 黄海超 +1 位作者 霍欣婷 陈景雅 《贵州大学学报(自然科学版)》 2023年第1期95-100,124,共7页
优化智能算法进行路径规划可以有效缓解用户出行拥堵问题,为此,设计了多目标优化-改进遗传算法(multi-objective-improved genetic algorithm, M-IGA)组合模型。采用Dijkstra算法改进种群初始化策略,完全规避了断路和环路,提高了初始种... 优化智能算法进行路径规划可以有效缓解用户出行拥堵问题,为此,设计了多目标优化-改进遗传算法(multi-objective-improved genetic algorithm, M-IGA)组合模型。采用Dijkstra算法改进种群初始化策略,完全规避了断路和环路,提高了初始种群质量;设计基于邻接矩阵的深度优先遍历交叉策略、邻接限制半随机变异策略,兼顾算法全局搜索和局部寻优能力,解决了种群多样性降低、过早收敛的问题。同时,在设计适应度函数时,引入个体用户偏好权重系数,综合考虑了平均行驶时间、交叉口延误、道路拥挤状况、道路等级4种因素来进行多目标优化,为用户寻找符合个体期望的最优路径。研究结果表明,所提出模型相比于蚁群算法路径寻优效率提高了54.322 0%;相比于单目标路径寻优,最优路径综合代价降低了23.609 1%,有效避开了拥堵及交叉口多的路段。 展开更多
关键词 多目标优化 改进遗传算法 路径规划 层次分析法
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基于改进萤火虫算法的移动机器人多目标路径规划 被引量:6
16
作者 范江波 王彧 +3 位作者 郑昆 李锐 刘志坚 段朋 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期459-469,共11页
针对复杂室内环境下移动机器人的路径规划问题,提出一种面向多目标同时优化的改进萤火虫算法;该算法利用栅格地图对机器人作业环境进行建模,将Pareto支配关系引入到萤火虫个体的亮度评价过程,构建精英库保留算法迭代过程中的Pareto非支... 针对复杂室内环境下移动机器人的路径规划问题,提出一种面向多目标同时优化的改进萤火虫算法;该算法利用栅格地图对机器人作业环境进行建模,将Pareto支配关系引入到萤火虫个体的亮度评价过程,构建精英库保留算法迭代过程中的Pareto非支配解,采用自适应网格划分策略维护种群的多样性;以路径长度、路径安全性和路径平滑度为目标进行运动路径的搜索与优化。仿真结果表明,与经典的带精英策略的非支配排序遗传算法相比,面向多目标同时优化的改进萤火虫算法求得Pareto非支配解集更优越。 展开更多
关键词 移动机器人 多目标路径规划 改进萤火虫算法
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融合强化学习的多目标路径规划 被引量:2
17
作者 周毅 刘俊 《计算机系统应用》 2024年第3期158-169,共12页
移动机器人路径规划问题的节点数量大、搜索空间广,且对安全性和实时性有要求等因素,针对移动机器人多目标路径规划问题,提出一种新颖的融合强化学习的多目标智能优化算法.首先,该算法采用NSGA-II为基础框架,利用强化学习的赋予个体学... 移动机器人路径规划问题的节点数量大、搜索空间广,且对安全性和实时性有要求等因素,针对移动机器人多目标路径规划问题,提出一种新颖的融合强化学习的多目标智能优化算法.首先,该算法采用NSGA-II为基础框架,利用强化学习的赋予个体学习能力,设计一种SARSA算子提高算法的全局搜索效率.其次,为了加速算法的收敛速度和保证种群多样性,增加自适应模拟二进制交叉算子(tanh-SBX)作为辅助算子,并将种群分为两种性质不同的子种群:精英种群和非精英种群.最后,设计了4种不同的策略,通过模拟退火算法的Metropolis准则计算更新策略的概率,让最合适的策略引导种群的优化方向,以平衡探索和利用.仿真实验表明,该算法在不同复杂度的环境下均能找到最佳路径.相比传统智能仿生算法,在更加复杂的环境中,所提出的算法能有效平衡优化目标,找到更优的安全路径. 展开更多
关键词 多目标路径规划 自然启发式算法 强化学习 NSGA-Ⅱ 移动机器人
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基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划 被引量:1
18
作者 赵云涛 甘镭 李维刚 《机床与液压》 北大核心 2024年第5期8-14,共7页
点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排... 点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。 展开更多
关键词 平衡优化器算法 快速非支配排序 多目标优化 点焊机器人 路径规划
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Multi-Objective Loosely Synchronized Search for Multi-Objective Multi-Agent Path Finding with Asynchronous Actions
19
作者 DU Haikuo GUO Zhengyu +1 位作者 ZHANG Lulu CAI Yunze 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2024年第4期667-677,共11页
In recent years,the path planning for multi-agent technology has gradually matured,and has made breakthrough progress.The main difficulties in path planning for multi-agent are large state space,long algorithm running... In recent years,the path planning for multi-agent technology has gradually matured,and has made breakthrough progress.The main difficulties in path planning for multi-agent are large state space,long algorithm running time,multiple optimization objectives,and asynchronous action of multiple agents.To solve the above problems,this paper first introduces the main problem of the research:multi-objective multi-agent path finding with asynchronous action,and proposes the algorithm framework of multi-objective loose synchronous(MO-LS)search.By combining A*and M*,MO-LS-A*and MO-LS-M*algorithms are respectively proposed.The completeness and optimality of the algorithm are proved,and a series of comparative experiments are designed to analyze the factors affecting the performance of the algorithm,verifying that the proposed MO-LS-M*algorithm has certain advantages. 展开更多
关键词 multi-agent path finding multi-objective path planning asynchronous action loosely synchronous search
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智能优化算法的模块化测试与仿真
20
作者 王苏彧 瞿圆媛 李庆玲 《计算机仿真》 2024年第3期453-457,共5页
生活及工程应用中许多问题可归结为目标之间相互矛盾的多目标优化问题,其应用需求强烈、理论创新性强、模型建立难、求解方法复杂。提出了智能优化算法的模块化测试与仿真方法,以多目标粒子群算法为例,通过对算法本身参数配置,以及多测... 生活及工程应用中许多问题可归结为目标之间相互矛盾的多目标优化问题,其应用需求强烈、理论创新性强、模型建立难、求解方法复杂。提出了智能优化算法的模块化测试与仿真方法,以多目标粒子群算法为例,通过对算法本身参数配置,以及多测试函数、多算法综合对比测试,可得出算法求解的帕累托前沿以及解集的收敛性与分布性指标,进而可评判该算法对于求解同类优化问题时的性能优劣。将上述方法应用到煤矿井下掘进截割路径规划中,得出了高效能、强安全的掘进截割最优路径。智能优化算法可用于“人工智能”相关课程课堂教学中,分析求解多目标优化问题,也可用于实验教学演示、创新实验项目,有助于提高学生的科研素养与实践能力。 展开更多
关键词 多目标优化 智能优化算法 多目标粒子群 路径规划
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