检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2025年第1期59卷 79-88页

作者：林焰张乔宇楼建迪大连理工大学船舶工程学院辽宁大连116024 宁波莱布尼茨信息技术有限公司浙江宁波315300

为解决船舶管路布置方法中目前存在的依靠人工经验调节a*算法参数,权重系数的设置量级差距较大,以及求解布置方案单一的问题,提出一种网格归一化Astar (GNAstar)的布置方法.首先,采用包围盒和网格法建立数学模型.其次,通过分支管路拆分、... 详细信息

为解决船舶管路布置方法中目前存在的依靠人工经验调节a*算法参数,权重系数的设置量级差距较大,以及求解布置方案单一的问题,提出一种网格归一化Astar (GNAstar)的布置方法.首先,采用包围盒和网格法建立数学模型.其次,通过分支管路拆分、网格标记值和父子网格搜索策略,使每一路径节点由不同目标的归一化权重值来共同决定,将传统Astara*算法仅考虑长度的目标扩展成包括长度、弯头消耗和安装适用性的管路综合布置目标.最后,通过仿真案例将GNAstara*算法与传统Astara*算法进行对比分析,并以船舶机舱内不同管路系统为例,与文献中的蚁群a*算法和粒子群-Astara*算法开展进一步比较.结果表明,GNAstara*算法可获得有效的工程解,设计人员可通过设置不同目标的归一化权重系数来获得相应的布置方案.

关键词：船舶管路布置优化 Astara*算法网格归一化

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基于A*a*算法的摄动Lambert同伦迭代方法

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航空学报 2025年第4期46卷 188-199页

作者：谢聪杨震梁彦刚国防科技大学空天科学学院长沙410073 国防科技大学空天任务智能规划与仿真湖南省重点实验室长沙410073

摄动Lambert问题是航天器交会对接、在轨维修等任务的基础问题。由于摄动Lambert问题没有解析解,仅能通过迭代计算得出数值解,因此现有方法主要针对迭代收敛性与计算效率进行改进。在现有同伦迭代的基础上,引入通用图搜索A*a*算法思想,提... 详细信息

摄动Lambert问题是航天器交会对接、在轨维修等任务的基础问题。由于摄动Lambert问题没有解析解,仅能通过迭代计算得出数值解,因此现有方法主要针对迭代收敛性与计算效率进行改进。在现有同伦迭代的基础上,引入通用图搜索A*a*算法思想,提出了剪枝同伦迭代方法。首先,将当前末位置偏差到初速度增益的状态转移矩阵梯度方向与目标方向结合得到迭代方向,设计了基于A*a*算法的同伦映射;其次,基于泰勒展开设计了线性摄动矩阵,实现了对末位置发散路径的剪枝,解决了牛顿打靶法、拟线性化等传统方法无法排除初速度发散的无效迭代问题。仿真结果表明,本方法在保证获得最优解的同时较现有同伦法提升25%以上的计算效率,具有更大的收敛范围;同时本方法具有良好的初值收敛特性,地月三体系统轨道转移案例较拟线性化方法提升30%以上计算效率。

关键词：摄动Lambert问题同伦迭代法轨道转移 A*a*算法三体问题

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基于多尺度A^(*)与优化DWa*算法融合的移动机器人路径规划

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系统仿真学报 2025年第1期37卷 257-270页

作者：许建民宋雷邓冬冬陈尧箬杨炜厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024 福建省客车先进设计与制造重点实验室福建厦门361024

为解决传统A^(*)a*算法与动态窗口法面对大规模复杂环境路径规划时,计算和时间成本的急剧上升以及灵活性较差的问题,提出了一种基于多尺度地图法的A^(*)a*算法和改进DWa*算法的融合a*算法。建立多尺度地图集并在A^(*)a*算法的启发函数中增加障碍... 详细信息

为解决传统A^(*)a*算法与动态窗口法面对大规模复杂环境路径规划时,计算和时间成本的急剧上升以及灵活性较差的问题,提出了一种基于多尺度地图法的A^(*)a*算法和改进DWa*算法的融合a*算法。建立多尺度地图集并在A^(*)a*算法的启发函数中增加障碍物占比因子,在粗尺度地图利用A^(*)a*算法计算最优路径,将其映射到细尺度地图上进行二次A^(*)a*算法并通过Floyda*算法进行节点优化,删除冗余节点、提高路径的平滑度。增加了航向角自适应调整策略和停车等待状态来优化动态窗口法,提高灵活性。将A^(*)a*算法的关键点作为动态窗口法的局部目标点,并在轨迹上有障碍物时再次规划,实现两种a*算法的融合。ROS仿真和实车实验结果表明改进的A^(*)a*算法计算时间显著减少,在20 m×40 m的地图中减少98%,改进的融合a*算法大幅提高了机器人在动态环境下的平滑性和灵活性,可以有效解决传统融合a*算法存在的问题。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)a*算法动态窗口法 ROS

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AE-EM:一种期望最大化Web入侵检测a*算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 315-325页

作者：尹兆良黄于欣余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 国家计算机网络与应急技术处理协调中心云南分中心昆明650100

现有的入侵检测a*算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携... 详细信息

现有的入侵检测a*算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携带的负载信息和流量之间的关联语义信息提取不足,异常检测效果有待提升。提出一种无监督a*算法,名为注意力扩展期望最大化a*算法(attention expand expectation-maximization algorithm,AE-EM),该a*算法提取应用层URL中的攻击负载语义,采用Attention机制混合编码网络层流量结构化数据,训练融合多维特征和关联应用层语义的向量作为a*算法的输入,使用轻量化期望最大化a*算法估计高斯混合模型的参数,用于网络安全入侵检测的Web入侵检测场景。通过在基线数据集上使用常用的学习a*算法和消融实验比较,提出的AE-EMa*算法在Web入侵检测领域准确率和性能上优于传统a*算法。

关键词：入侵检测 Web攻击检测注意力机制 EMa*算法 AE-EMa*算法

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基于搜索步优化A^(*)a*算法的移动机器人路径规划

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系统仿真学报 2025年第4期37卷 1041-1050页

作者：喻蝶鲍柏仲司言段暕詹小斌史铁林华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

针对在大规模高分辨地图中传统A^(*)a*算法机器人路径规划存在耗时较高、路径质量较差等问题,提出了一种搜索步优化A^(*)a*算法。基于三次Hermite曲线构建步长匹配机器人尺寸、线形符合机器人动力学约束的搜索步(连接当前节点至后继节点的... 详细信息

针对在大规模高分辨地图中传统A^(*)a*算法机器人路径规划存在耗时较高、路径质量较差等问题,提出了一种搜索步优化A^(*)a*算法。基于三次Hermite曲线构建步长匹配机器人尺寸、线形符合机器人动力学约束的搜索步(连接当前节点至后继节点的路径边)集合;利用曲线的整段弧长和最大曲率值建立更准确的代价函数。实验结果表明:相较于A^(*)a*算法规划耗时平均降低51.83%、机器人执行路径的运动耗时平均降低14.07%;相较于HybridA^(*)a*算法规划耗时平均降低67.65%,运动耗时相近,证明搜索步优化A^(*)a*算法不仅提高了搜索效率,还通过提高路径质量提升了机器人的运动性能。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)a*算法参数曲线搜索步集合

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双邻域选择扩展A^(*)路径规划a*算法

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机械科学与技术 2025年第3期44卷 484-495页

作者：杨秀建袁志豪白永瑞敖鹏昆明理工大学交通工程学院昆明650504

针对A^(*)a*算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)a*算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量... 详细信息

针对A^(*)a*算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)a*算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数,在相同地图环境下较经典A^(*)a*算法扩展的节点数量减少50%以上,路径搜索速度提高了一个数量级,a*算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化,剔除路径多余节点,减少路径转折,规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先,在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A^(*)a*算法进行了仿真分析,并与Dijkstra、四邻域A^(*)a*算法、八邻域A^(*)a*算法进行了比较;然后,基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验,对改进后的A^(*)a*算法进行了试验验证。结果表明:改进后A^(*)a*算法的路径搜索效率大幅提高,路径更有利于机器人运动,所提出的A^(*)改进a*算法是可行的、有效的。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)a*算法邻域扩展启发函数冗余点剔除

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一种用于Mecanum底盘的自适应路径规划a*算法

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机械科学与技术 2025年第3期44卷 530-537页

作者：黄晓宇孙勇智李津蓉刘薇李恒通浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023 浙江省机器人产业学院杭州310023

为解决狭小且复杂工作环境下,麦克纳姆轮自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)最优路径规划问题,提出了一种基于麦克纳姆轮底盘运动学模型改进的A^(*)a*算法。首先,将麦克纳姆轮AGV等效为二维最小外接矩形,利用其全向移动特性设计路... 详细信息

为解决狭小且复杂工作环境下,麦克纳姆轮自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)最优路径规划问题,提出了一种基于麦克纳姆轮底盘运动学模型改进的A^(*)a*算法。首先,将麦克纳姆轮AGV等效为二维最小外接矩形,利用其全向移动特性设计路径搜索策略;其次为提高规划路径的安全性,依据模型特征构建了拓展模型避障矩阵;最后引入二维高斯核函数自适应调整a*算法实际代价函数和启发估计代价函数的权重系数,平衡搜索的全局性和快速性。仿真试验结果表明:改进的a*算法在搜索时间和安全性能均高于普通a*算法,提高了麦克纳姆轮AGV通过狭窄空间或转弯死角的能力,增强了路径搜索效率。

关键词：麦克纳姆轮 A^(*)a*算法外接矩形拓展模型避障矩阵二维高斯核函数

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基于AD-YOLOX-Nano的茶叶嫩芽识别a*算法

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中国农机化学报 2025年第1期46卷 178-184,F0002页

作者：高芳征温鑫黄家才陈光明金少宇赵雪迪南京工程学院自动化学院南京市211167 南京工程学院机械工程学院南京市211167 南京农业大学工学院南京市210000

为解决茶叶嫩芽识别困难,提高自然环境下茶叶嫩芽识别的精确性和鲁棒性,提出一种融入注意力机制和深度可分离卷积的改进型YOLOX-Nano(AD-YOLOX-Nano)茶叶嫩芽识别a*算法。该a*算法以YOLOX-Nano模型为基础,采用CSPDarkNet作为主干网络,通过在... 详细信息

为解决茶叶嫩芽识别困难,提高自然环境下茶叶嫩芽识别的精确性和鲁棒性,提出一种融入注意力机制和深度可分离卷积的改进型YOLOX-Nano(AD-YOLOX-Nano)茶叶嫩芽识别a*算法。该a*算法以YOLOX-Nano模型为基础,采用CSPDarkNet作为主干网络,通过在CSPDarkNet网络中引入深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)来减少特征提取工作量,并将卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module)融入到YOLOX-Nano网络的特征金字塔中,学习不同通道的特征相关性,增强网络的深度信息传递,提高模型在不同场景下对茶叶嫩芽的识别能力。结果表明:AD-YOLOX-Nanoa*算法的平均精度AP值和F_(1)值分别为85.6%和86%,相较于同环境下YOLOX-Nanoa*算法,该a*算法的模型大小基本保持不变,但其AP值和F_(1)值分别提高2.7%和3%。与常用的YOLOv5-S、YOLOv4和Faster R-CNN等目标检测a*算法相比,该AD-YOLOX-Nanoa*算法模型大小仅为它们的1/7,但AP值分别提高5.4%、5.5%和6.28%。所提a*算法在模型轻量化和检测精度方面优势显著,为茶叶智能化采摘的嵌入式硬件部署提供有效解决方案。

关键词：茶叶嫩芽识别 AD-YOLOX-Nanoa*算法注意力机制深度可分离卷积

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改进A*a*算法及关键工况的混动噪声控制

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机械科学与技术 2025年

作者：刘文强费龙盼胡军峰龚兵李勤华金则兵清华大学车辆与运载学院宁波吉利罗佑发动机零部件有限公司

基于对混合动力车辆的NVH（Noise， Vibration， Harshness）问题的深入研究，提出了改进A*a*算法和sigmoid函数进行噪声寻优分析的方法。该方法兼顾汽车动力负荷特性图和声学特性图的优化，通过改进A*a*算法寻找最佳噪声性能工况点，实现... 详细信息

基于对混合动力车辆的NVH（Noise， Vibration， Harshness）问题的深入研究，提出了改进A*a*算法和sigmoid函数进行噪声寻优分析的方法。该方法兼顾汽车动力负荷特性图和声学特性图的优化，通过改进A*a*算法寻找最佳噪声性能工况点，实现全局最优噪声路径规划。同时研究了混合动力关键工况的控制策略，提出了关键工况降噪控制方法，为解决混合动力车辆NVH问题提供了新思路。通过以上研究技术的应用，测试车辆加速车内噪声与同类型同级混合动力车型相比，30km/h噪声低了4～18dB(A)。

关键词： A*a*算法混合动力噪声控制策略

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改进A-stara*算法的无人船动态路径规划

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系统工程与电子技术 2025年

作者：焉晓贞周新悦罗清华哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院山东船舶技术研究院

为了解决无人船动态路径规划中路径转折点多、路径安全性差以及传统A-stara*算法在动态环境中应用受限的问题，提出一种改进的A-stara*算法。该方法首先通过修改open-list的存储方式和增加邻域搜索方向，灵活调整无人船的行进方向，提升其... 详细信息

为了解决无人船动态路径规划中路径转折点多、路径安全性差以及传统A-stara*算法在动态环境中应用受限的问题，提出一种改进的A-stara*算法。该方法首先通过修改open-list的存储方式和增加邻域搜索方向，灵活调整无人船的行进方向，提升其在动态环境中的适应能力；其次，通过引入直线引导函数和安全距离代价公式，有效优化路径规划过程，避免不必要的路径绕行和碰撞风险，最后，通过聚焦搜索方法，减少无人船振荡反复运动。仿真结果表明，改进的A-stara*算法能够成功躲避动态障碍物，并且与其他动态路径规划a*算法相比，改进A-star在路径长度方面减少了4.88%和0.09%，平滑度方面减少了37.32%和23.17%。改进后的a*算法能生成更平滑、安全的路径，适用于无人船的动态路径规划。

关键词：路径规划无人船 A-stara*算法海洋巡航动态路径规划

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