检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2007年第33期43卷 105-107页

作者：朱耿青陈崇成唐丽玉林定福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002

最短路径算法是路径搜索领域的重要问题,也是最优路径分析算法的基础。论文设计并实现了适用于栅格地形数据的数据存储结构。在分析A*算法思想的前提下,将计算机图形学中的直线求交算法应用到启发函数的计算中,实现了针对规则栅格地形... 详细信息

最短路径算法是路径搜索领域的重要问题,也是最优路径分析算法的基础。论文设计并实现了适用于栅格地形数据的数据存储结构。在分析A*算法思想的前提下,将计算机图形学中的直线求交算法应用到启发函数的计算中,实现了针对规则栅格地形数据计算最短路径的算法并将其进行了三维可视化显示。

关键词： A^*算法 Bresenham算法栅格最短路径

来源：评论

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基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

引用

飞行力学 2008年第6期26卷 52-54,59页

作者：许立军鲜勇第二炮兵工程学院603教研室陕西西安710025

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹。仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,... 详细信息

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹。仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划。

关键词：遗传算法 A^*算法参考航迹规划混合算法制导

来源：评论

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一种利用改进a^*算法的部队机动路径规划

引用

测绘科学技术学报 2018年第5期35卷 529-532,539页

作者：张涵斐王明孝吴超辉 61363部队 63983部队 68029部队博士后科研工作站

新形势下陆军由传统防卫型向全域机动型转变,摩托化机动的地位和作用日益突显。提出一种改进的A~*算法解决摩托化机动路径规划问题,针对机动中需顾及油料保障、难行点(路段)和道路转弯半径等要求,算法综合考虑油料消耗与保障点地理位置... 详细信息

新形势下陆军由传统防卫型向全域机动型转变,摩托化机动的地位和作用日益突显。提出一种改进的A~*算法解决摩托化机动路径规划问题,针对机动中需顾及油料保障、难行点(路段)和道路转弯半径等要求,算法综合考虑油料消耗与保障点地理位置后,对道路网进行分层处理,并给出了分层搜索策略;改进A~*算法估价函数,计算难行点(路段)的通行时间和转弯半径;并利用向量夹角余弦值作为启发函数提高搜索效率;对比实验结果表明所提算法的可行性和有效性。

关键词：摩托化机动 A^*算法路径规划道路转弯半径难行点(路段)

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基于A~*蚁群算法的无人机航路规划

引用

飞行力学 2018年第5期36卷 49-52,57页

作者：冯国强赵晓林高关根寇磊空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710043 西安飞行自动控制研究所惯性技术航空科技重点实验室陕西西安710065

针对低空密集复杂环境,在构建环境模型及无人机模型的基础上,提出了一种综合运用A~*算法与蚁群算法的智能航路规划方法。其中A~*算法用于全局航路规划,蚁群算法用于局部路径重规划,利用A~*算法的导向性克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,能... 详细信息

针对低空密集复杂环境,在构建环境模型及无人机模型的基础上,提出了一种综合运用A~*算法与蚁群算法的智能航路规划方法。其中A~*算法用于全局航路规划,蚁群算法用于局部路径重规划,利用A~*算法的导向性克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,能够使无人机快速到达目标点。仿真结果表明,A~*蚁群算法不仅可以全局引导蚁群算法快速收敛,使无人机快速飞向目标点,同时也可以在局部环境中规避障碍,保证无人机的飞行安全。

关键词：无人机航路规划 A^*算法蚁群算法

来源：评论

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一种启发式的信息抽取算法

引用

吉林大学学报（理学版） 2007年第1期45卷 73-76页

作者：吴芬芬刘磊肖宪吉林大学计算机科学与技术学院

提出一种启发式的信息抽取算法,并利用该算法建立一个信息抽取系统.该系统基于文本分块,利用文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,在此基础上,利用反向动态规划和正向A*算法,抽取剩余的无特征状态.通过对100篇论文头部进行测... 详细信息

提出一种启发式的信息抽取算法,并利用该算法建立一个信息抽取系统.该系统基于文本分块,利用文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,在此基础上,利用反向动态规划和正向A*算法,抽取剩余的无特征状态.通过对100篇论文头部进行测试的结果表明,精确度和召回率比基于单词和传统Viterbi算法的方法均有所提高,启发式算法的性能优于Viterbi算法.

关键词：启发式算法文本分块 A^*算法

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基于二叉树和四叉树综合表示环境的方法及智能路径规划的A~*算法研究(英文)

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控制理论与应用 2003年第5期20卷 770-772页

作者：唐平杨宜民广东工业大学计算机学院广东广州510090 广东工业大学自动化学院广东广州510090

通过比较利用四叉树和二叉树两种动态环境信息表示方法 ,提出了移动机器人对多移动障碍物的智能路径规划的A 算法 ,并在足球机器人系统中进行了动态避障的仿真 ,得到了很好的效果 .

关键词：移动机器人足球机器人二叉树四叉树综合表示环境智能路径规划 A^*算法

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基于A~*算法优化的无人水面艇路径规划

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科学技术与工程 2019年第29期19卷 201-206页

作者：程杰陈姚节刘志峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心武汉430065

为了解决A^*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其... 详细信息

为了解决A^*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A^*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。

关键词： A^*算法无人水面艇路径规划栅格法

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基于禁忌搜索算法的无人船路径规划

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船舶工程 2022年第4期44卷 8-13,37页

作者：玄世龙许志远孙帅曲胜大连海洋大学航海与船舶工程学院辽宁大连116023

针对传统A^(*)算法在规划路径过程中存在所拓展路径非全局最优路径的问题,提出一种禁忌搜索算法对其进行优化,将已搜索路径放入禁忌表中进行多次迭代,将迭代结果进行比较产生最优路径。为进一步验证禁忌搜索算法优化的有效性,在阑珊格... 详细信息

针对传统A^(*)算法在规划路径过程中存在所拓展路径非全局最优路径的问题,提出一种禁忌搜索算法对其进行优化,将已搜索路径放入禁忌表中进行多次迭代,将迭代结果进行比较产生最优路径。为进一步验证禁忌搜索算法优化的有效性,在阑珊格搭建的海域环境中进行仿真比较,结果表明,相比于A^(*)算法和人工势场法,禁忌搜索优化算法在无人船路线规划中凭借其全局性能够更准确地规划出最优路径。

关键词：无人船路径规划 A^(*)算法禁忌搜索算法

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一种用于火灾疏散路径动态规划的算法

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消防科学与技术 2022年第9期41卷 1237-1242页

作者：曹祥红杜薇魏晓鸽童硕郑州轻工业大学建筑环境工程学院河南郑州450000 河南省智慧建筑与人居环境工程技术研究中心河南郑州450000

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... 详细信息

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。

关键词：火灾疏散路径蚁群算法 A^(*)算法当量距离

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基于改进A*算法的移动机器人路径规划研究

引用

计算机工程与应用 2019年第21期55卷 227-233页

作者：吴鹏桑成军陆忠华余双方临阳张屹常州大学机械工程学院、城市轨道交通学院江苏常州213164 无锡职业技术学院机械技术学院江苏无锡214121

A^*算法广泛应用于移动机器人路径规划中,而传统A^*算法在寻路时,普遍存在搜索时间较长、效率低下等问题,因此,采用双向搜索的方式,对传统A^*算法加以改进,该算法在路径规划过程中,可同时进行正反向路径搜索,同时采用正反向搜索交替机制... 详细信息

A^*算法广泛应用于移动机器人路径规划中,而传统A^*算法在寻路时,普遍存在搜索时间较长、效率低下等问题,因此,采用双向搜索的方式,对传统A^*算法加以改进,该算法在路径规划过程中,可同时进行正反向路径搜索,同时采用正反向搜索交替机制,保证了最终目标节点搜索在连线中点区域内相遇,从而缩短了寻路计算时间。在MATLAB平台上,针对改进后的A*算法进行仿真实验,结果证明,双向A^*算法减少了规划时间,且可生成最优路径。最后,将该算法应用到基于开源机器人操作系统的Turtlebot2移动平台上,进行现场实验,实验结果表明,双向A^*算法减少了寻路计算时间,从而使得路径搜索效率得到显著提升,且规划路径合理,满足路径规划要求。

关键词：移动机器人路径规划 A^*算法双向搜索机器人操作系统

来源：评论

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