检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2011年第2期37卷 185-187页

作者：张振荣刘惊雷张伟烟台大学计算机学院山东烟台264005

提出一种用于生成最优联盟结构的任意时间算法LVAA。利用分支限界技术和剪枝函数搜索联盟结构图的L1、L2和最顶层后,根据整数拆分对剩余的搜索空间进行横向剪枝,并在横向剪枝剩余的子空间内进行纵向剪枝,从而求得最优联盟结构。实验结... 详细信息

提出一种用于生成最优联盟结构的任意时间算法LVAA。利用分支限界技术和剪枝函数搜索联盟结构图的L1、L2和最顶层后,根据整数拆分对剩余的搜索空间进行横向剪枝,并在横向剪枝剩余的子空间内进行纵向剪枝,从而求得最优联盟结构。实验结果表明,该算法的剪枝效率较高,并能在任意时间点上找到最优值。

关键词： LVAA算法最优联盟结构任意时间算法分支限界技术剪枝函数

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任意时间算法的性能描述

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武汉交通科技大学学报 2000年第5期24卷 562-565页

作者：郭亚军鲁汉榕空军雷达学院武汉430010

任意时间算法能够折衷解的质量和计算时间 ,被广泛用在实时系统与人工智能技术结合的系统中 .为了保证任意时间算法在截止期到来之际得到的解的质量是可以接受的 ,有必要对任意时间算法的性能进行描述 .本文阐述了任意时间算法性能描述... 详细信息

任意时间算法能够折衷解的质量和计算时间 ,被广泛用在实时系统与人工智能技术结合的系统中 .为了保证任意时间算法在截止期到来之际得到的解的质量是可以接受的 ,有必要对任意时间算法的性能进行描述 .本文阐述了任意时间算法性能描述的类型。

关键词：任意时间算法性能描述实时系统人工智能

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一种基于博弈的任意时间演化优化算法

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中国科学技术大学学报 2007年第2期37卷 177-183页

作者：徐敏张四海王煦法中国科学技术大学计算机科学与技术系安徽合肥230027

提出了一种基于多人博弈的演化优化方法(EAMG),用于解决旅行商问题(TSP).将TSP看作n个人(n个城市)之间的非合作博弈,通过主体的理性行为来对问题的解进行优化.详细介绍了该算法的设计思想和具体实验,从理论上分析了算法的性能和时间复杂... 详细信息

提出了一种基于多人博弈的演化优化方法(EAMG),用于解决旅行商问题(TSP).将TSP看作n个人(n个城市)之间的非合作博弈,通过主体的理性行为来对问题的解进行优化.详细介绍了该算法的设计思想和具体实验,从理论上分析了算法的性能和时间复杂度.为了体现一定的多样性,在EAMG的基础上进一步提出了多群体EAMG算法,并将两种算法的实验结果与已有的优化算法相比较.实验结果表明,EAMG和MEAMG在实际应用中具有很强的问题求解能力.

关键词：博弈论纳什均衡 TSP 任意时间算法

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实时环境下的问题求解

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软件学报 1999年第1期10卷 49-56页

作者：陈正张钹清华大学计算机科学与技术系清华大学智能技术与系统国家重点实验室

实时环境下的问题求解是近年来规划问题研究感兴趣的话题．在讨论了传统规划算法的不足之后，引入了在实时环境下求解问题的方法——任意时间算法．任意时间算法可以合理分配时间资源，保证系统最佳的输出性能；同时，任意时间算法可以... 详细信息

实时环境下的问题求解是近年来规划问题研究感兴趣的话题．在讨论了传统规划算法的不足之后，引入了在实时环境下求解问题的方法——任意时间算法．任意时间算法可以合理分配时间资源，保证系统最佳的输出性能；同时，任意时间算法可以在任意时刻中断，并输出当时相对最优可行解．遗传算法具有任意时间算法的特性，在介绍了同其他搜索算法的不同之处后，通过实验得出利用随机搜索技术和知识指导相结合的方法，可以较好地处理实时规划问题．最后给出结论，并且简单地讨论了实时规划算法求解问题的策略。

关键词：实时环境规划任意时间算法遗传算法问题求解

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动态武器目标分配问题中改进遗传算法的元级控制

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清华大学学报（自然科学版） 2008年第S2期48卷 1762-1765页

作者：吴玲卢发兴贾培发清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京10084 海军工程大学电子工程学院武汉430033

动态武器目标分配问题是一类实时性很强的优化问题。考虑分配的时间约束时,其求解算法应该是anytime算法,即算法在任意时刻都能输出合理解,且解的质量随时间增加而增加。在有限的计算时间内,anytime算法的运行时间应在综合考虑解的质量... 详细信息

动态武器目标分配问题是一类实时性很强的优化问题。考虑分配的时间约束时,其求解算法应该是anytime算法,即算法在任意时刻都能输出合理解,且解的质量随时间增加而增加。在有限的计算时间内,anytime算法的运行时间应在综合考虑解的质量、计算代价及环境状态的变化而确定,以使解的效用最大化。该文针对有截止期的动态武器目标分配问题的anytime算法,利用元级控制过程控制算法的响应时间。在分析算法解效用影响因素的基础上,建立了时间相关的解效用公式,并基于该公式给出了一种元级控制策略。仿真结果验证了对动态武器目标分配的anytime算法进行元级控制能有效提高解的效用。

关键词：武器目标分配任意时间算法元级控制遗传算法

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实时环境下Agent决策机制研究

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计算机工程 2005年第7期31卷 24-26页

作者：余腊生蔡莹皓中南大学信息科学与工程学院长沙410083

在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型。这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高。文中还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间... 详细信息

在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型。这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高。文中还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间算法进行决策。

关键词： Agent 任意时间算法实时感知器算法

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实时环境下Agent决策机制研究

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小型微型计算机系统 2005年第6期26卷 1033-1036页

作者：余腊生蔡莹皓中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

随着实时应用的日益广泛,越来越复杂的技术已经被应用到实时系统中.在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型.这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高.还讨论了实时A... 详细信息

随着实时应用的日益广泛,越来越复杂的技术已经被应用到实时系统中.在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型.这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高.还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间算法进行决策.

关键词： Agent 任意时间算法实时感知器算法

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改进的快速探索随机树双足机器人路径规划算法

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计算机应用 2013年第1期33卷 199-201,206页

作者：莫栋成刘国栋江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对快速探索随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大且未考虑移动代价的问题,提出了任意时间快速探索随机树算法。生成一组快速探索随机树,之后每个树都重新使用上个树的信息来不断改进树的延伸。为进一步优化算法,使用节点缓存来生成... 详细信息

针对快速探索随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大且未考虑移动代价的问题,提出了任意时间快速探索随机树算法。生成一组快速探索随机树,之后每个树都重新使用上个树的信息来不断改进树的延伸。为进一步优化算法,使用节点缓存来生成一个引力函数来减少移动代价。最终的算法能够快速地生成初始路径,在规划时间内不断地改进路径且通过使用阈值来确保后面路径都比上次的移动代价更小。双足机器人仿真实验中,改进后的算法与初始的算法相比,搜索的节点数由883减少到704,效率提高了近25%。实验结果表明了改进算法的有效性。

关键词：快速搜索随机树路径规划双足机器人任意时间算法移动代价

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改进的RRT-Connect双足机器人路径规划算法

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计算机应用 2013年第8期33卷 2289-2292页

作者：莫栋成刘国栋江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对当组态空间内存在大量的窄道时,快速搜索随机树算法(RRT)难以取得连通路径的问题,提出了一种改进的RRT-Connect算法。该算法利用改进的桥梁检测算法来识别和采样窄道,使得路径规划在窄道内能轻易取得连通性;同时将RRT-Connect算法... 详细信息

针对当组态空间内存在大量的窄道时,快速搜索随机树算法(RRT)难以取得连通路径的问题,提出了一种改进的RRT-Connect算法。该算法利用改进的桥梁检测算法来识别和采样窄道,使得路径规划在窄道内能轻易取得连通性;同时将RRT-Connect算法与任意时间算法相结合,显著地减少了RRT-Connect算法的移动代价。每个算法分别运行100次,与RRT-Connect算法相比,改进后的算法成功次数由34提高到93,规划时间由9.3 s减少到4.2 s。双足机器人的仿真实验结果表明,该算法能在窄道内取得优化路径,同时可以有效地提高路径规划的效率。

关键词：快速搜索随机树桥梁检测任意时间算法路径规划窄道双足机器人

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移动机器人路径规划算法的研究与应用

移动机器人路径规划算法的研究与应用

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作者：莫栋成江南大学

学位级别：硕士

移动机器人可以在复杂的环境内处理困难任务，它被成功的应用在许多领域，如排除爆炸物，空间探索和医疗等。规划出一条完整的路径是移动机器人能得到成功应用的基本要求。因此，越来越多的学者开始对路径规划进行研究。本文研究的... 详细信息

移动机器人可以在复杂的环境内处理困难任务，它被成功的应用在许多领域，如排除爆炸物，空间探索和医疗等。规划出一条完整的路径是移动机器人能得到成功应用的基本要求。因此，越来越多的学者开始对路径规划进行研究。本文研究的是移动机器人的路径规划算法，该算法是基于人工势场法和快速扩展随机树法相结合的混合算法。本文的主要工作为： 1.分析了几种常用的路径规划算法的基本原理和优缺点，其中对人工势场法作了重点分析。针对传统的人工势场法无法到达目标点和容易陷入局部稳定区域问题，通过修正斥力势场函数和建立中间坐标点来改进算法。改进后的人工势场法只适用于环境简单、障碍物规则的情况。 2.当移动机器人的工作环境复杂时，改进后的人工势场法仍容易陷入局部稳定区域。针对这个问题，本文将快速扩展随机树算法与人工势场法结合组成混合算法，快速扩展随机树算法随机采样的特性能够使人工势场法摆脱局部稳定区域。 3.快速扩展随机树算法是随机取得采样点，在整个环境内的搜索是均匀的，没有考虑移动代价。其次，该算法应用性较差，随机采样规划出的路径往往不是最优路径。针对这些问题，本文利用任意时间算法来改进快速扩展随机树算法。刚开始快速的生成一组有用的扩展随机树，然后每次迭代前都去掉搜索树中多余的采样点，这样可以保证每次迭代后都能得到比上次更优的路径。 4.当复杂环境内存在大量狭窄通道时，混合算法往往不能在狭窄通道内取得采样点，规划出的路径往往不是最优。桥检测算法很容易在狭窄通道内的取得采样点，本文利用桥检测算法对混合算法进行改进，改进后的混合算法应用在RoboCup比赛中。

关键词：人工势场法快速扩展随机树任意时间算法桥检测算法路径规划

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