检索结果-内蒙古大学图书馆

东莞理工学院学报 2023年第1期30卷 24-34页

作者：吴帅魏文红张宇辉叶梓菁东莞理工学院计算机科学与技术学院广东东莞523808

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足,如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多,提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型,将栅格环境划分不同区域,进行信息素差异化处理,减少蚂蚁初... 详细信息

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足,如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多,提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型,将栅格环境划分不同区域,进行信息素差异化处理,减少蚂蚁初期搜索时间;同时基于A*搜索算法的估价函数思想改进启发函数,引入自适应启发信息因子,增强其目标导向性,提高算法收敛速度,平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明,改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。

关键词：机器人蚁群算法 A^(*)算法自适应因子非均匀信息素路径规划

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一种能有效规避威胁区的双层A*路径规划算法

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舰船电子工程 2014年第7期34卷 42-46,50页

作者：阳志如陆宏泽周成平华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室武汉430074 中国运载火箭技术研究院北京100076

针对路径规划中A*算法遇到威胁区易陷入局部搜索的问题,对扩展点的估计代价计算方式进行了改进,提出了一种基于A*的双层A*规划算法。在该算法的双层机制中,第一层规划的扩展点估计代价用第二层规划的结果来计算,使得搜索过程中扩展结点... 详细信息

针对路径规划中A*算法遇到威胁区易陷入局部搜索的问题,对扩展点的估计代价计算方式进行了改进,提出了一种基于A*的双层A*规划算法。在该算法的双层机制中,第一层规划的扩展点估计代价用第二层规划的结果来计算,使得搜索过程中扩展结点的估计代价更接近于真实代价,从而得到该结点更加准确的全代价值,引导算法向更合适的方向扩展,提高了搜索效率。实验表明:在较复杂的规划空间中,该算法能有效解决A*算法遇到威胁区陷入局部搜索的弊病。

关键词： A^*算法路径规划威胁区双层A^*

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A*算法的探讨及其对八数码问题的实现

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漳州师范学院学报（自然科学版） 2005年第3期18卷 45-50页

作者：胡敏杰漳州师范学院计算中心福建漳州363000

对人工智能中的经典启发式搜索算法进行了比较详细的介绍,在启发式搜索算法上对A*算法的定义进行了解释,并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍,详细的描述了启发式A*搜索算法,并以八数码问题为例,用A*算法的C语言程序解决了... 详细信息

对人工智能中的经典启发式搜索算法进行了比较详细的介绍,在启发式搜索算法上对A*算法的定义进行了解释,并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍,详细的描述了启发式A*搜索算法,并以八数码问题为例,用A*算法的C语言程序解决了八数码问题,取得了预期的搜索解,提高了搜索效率.

关键词：人工智能八数码难题启发式搜索 A^*算法

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基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法

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电子技术应用 2023年第1期49卷 75-80页

作者：王星宇胡燕海徐坚磊陈海辉宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 宁波航工智能装备有限公司浙江宁波315311

根据传统蚁群算法在机器人的路线规划中具有收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺陷,提供了一个经过改进的蚁群算法。使用栅格法建立路径矩阵,建立一种转角启发函数,增加选择指定路径的概率,提高算法的搜索速度;将A^(*)算法与改进蚁群算... 详细信息

根据传统蚁群算法在机器人的路线规划中具有收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺陷,提供了一个经过改进的蚁群算法。使用栅格法建立路径矩阵,建立一种转角启发函数,增加选择指定路径的概率,提高算法的搜索速度;将A^(*)算法与改进蚁群算法结合,提出一种改进的距离启发函数,避免了陷入局部最优解;并提出一种可根据迭代次数而改变的信息素挥发因子,增强了全域搜寻能力。根据相关数据分析,与Ant Colony Algorithm with Multiple Inspired Factor(ACAM)算法相比,改进的蚁群算法对于解决算法收敛速度慢、防止进入局部最优解等方面效果更好。

关键词：改进蚁群算法机器人栅格法 A^(*)算法

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A~*寻路算法的并行化设计及改进

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现代计算机 2018年第14期24卷 44-49页

作者：徐唐剑江西财经大学软件与物联网工程学院南昌330013

A*算法是一种在求解最短路径时最常用也是最有效的直接搜索方法,也是在图论、人工智能、智能控制等领域最常用的启发式搜索算法。路径问题在日常工作、生活中是一个非常常见的问题,对搜索算法进行优化是解决路径问题的非常重要的一步。... 详细信息

A*算法是一种在求解最短路径时最常用也是最有效的直接搜索方法,也是在图论、人工智能、智能控制等领域最常用的启发式搜索算法。路径问题在日常工作、生活中是一个非常常见的问题,对搜索算法进行优化是解决路径问题的非常重要的一步。在简单介绍Dijkstra^*算法和传统的A*算法并使用Python编程实现的基础上,针对常规A*算法时间性能较差的问题,利用Python编程实现双向A*寻路算法,针对A*算法的改进进行探讨。

关键词： A^*寻路算法 A^*改进算法启发式搜索并行程序设计 Python

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考虑绕障和拓扑结构的PCB布线算法研究

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福建电脑 2024年第7期40卷 1-8页

作者：袁豪郑淦文福州大学计算机与大数据学院福州350108

在印刷电路板设计中,电路板的性能和制造成本受到布线算法的效率和质量的影响。为提高布线的效率和质量,本文提出了一种基于R树进行障碍识别和改进A^(*)算法进行布线的PCB布线算法。算法首先使用R树存储整个PCB板的障碍物信息,然后使用... 详细信息

在印刷电路板设计中,电路板的性能和制造成本受到布线算法的效率和质量的影响。为提高布线的效率和质量,本文提出了一种基于R树进行障碍识别和改进A^(*)算法进行布线的PCB布线算法。算法首先使用R树存储整个PCB板的障碍物信息,然后使用改进的A^(*)算法兼顾周围线网的拓扑结构进行布线,并在布线过程中动态更新R树,以高效获取布线路径与现有线路或元件的空间关系。实验的结果表明,本文的布线算法布线效率较高,布通率达到100%,能满足工业电路设计中时序匹配、线间距和135度布线等基本要求,且走线具有统一的拓扑结构。

关键词： R树 A^(*)算法 PCB布线区域布线

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欠驱动船舶自主避碰的算法设计

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交通科技 2019年第5期29卷 135-140页

作者：郭建群吴青初秀民谢朔郑茂武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉430063 武汉理工大学物流工程学院武汉430063 武汉理工大学能源与动力工程学院武汉430063

为解决传统A^*算法在船舶路径规划中存在的路径不平滑及大范围地图下搜索效率不高等问题,根据能量守恒定律对A^*算法中的评价函数进行重新定义,提出改进A^*算法;同时引入人工势场法(artificial potential field, APF),并对APF中的斥力... 详细信息

为解决传统A^*算法在船舶路径规划中存在的路径不平滑及大范围地图下搜索效率不高等问题,根据能量守恒定律对A^*算法中的评价函数进行重新定义,提出改进A^*算法;同时引入人工势场法(artificial potential field, APF),并对APF中的斥力场系数进行修正;结合2种改进方法,考虑欠驱动船舶的运动特性,设计出一种混合算法。通过MATLAB进行仿真对比,发现所提出的混合算法规划路径更优、效率更高。

关键词：欠驱动船舶人工势场法 A^*算法混合算法

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智能车辆局部路径规划与跟踪控制算法研究

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东莞理工学院学报 2023年第1期30卷 35-42页

作者：路中秋姚善化安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

针对无人驾驶汽车局部路径规划与跟踪控制,提出一种基于改进A^(*)算法的局部路径动态规划算法及一种基于改进LQR算法控制理论结合模糊控制与PID控制的路径跟踪控制算法。主要包括:搭建无人车辆在Frenet坐标系下利用栅格法构建预行驶区... 详细信息

针对无人驾驶汽车局部路径规划与跟踪控制,提出一种基于改进A^(*)算法的局部路径动态规划算法及一种基于改进LQR算法控制理论结合模糊控制与PID控制的路径跟踪控制算法。主要包括:搭建无人车辆在Frenet坐标系下利用栅格法构建预行驶区域模型;优化改进节点扩展方向,提出针对无人驾驶的五邻域扩展节点方式;A^(*)算法一次规划出代价值最小的目标节点,二次A^(*)算法规划出实时动态最优路径。另外,搭建以路径曲率变化率和横向误差变化率为状态变量的横向路径模糊跟踪控制模型,搭建以纵向误差和纵向误差变化率为状态变量的模糊PID控制模型解决参数难调问题。通过Carsim、Simulink与Perscan联合仿真平台验证设计的路径规划与跟踪控制算法有效性。

关键词：路径规划跟踪控制 A^(*)算法 Frenet坐标系自动驾驶

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基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

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航空科学技术 2023年第9期34卷 100-109页

作者：符小卫吴迪支辰元西北工业大学陕西西安710072

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷,本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法,更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求,并针对复杂未知场景中无人机避障问题,提出了基于A^(*)算法和改进VF... 详细信息

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷,本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法,更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求,并针对复杂未知场景中无人机避障问题,提出了基于A^(*)算法和改进VFH算法的避障算法。首先,无人机根据全局已知障碍物信息,基于A^(*)算法构建目标航路点;其次,在目标航路点不可达的情况下,无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息,基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中,针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进:针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱,本文提出陷阱检测机制的VFH算法,动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性,无人机可自主检测陷阱并及时跳出;针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题,设计了动态阈值更新策略,使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中,动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后,通过对比仿真验证了算法的有效性,为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。

关键词：旋翼无人机自主避障 A^(*)算法向量场直方图算法路径规划

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基于改进鲸鱼优化算法的移动机器人多目标点路径规划

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机器人技术与应用 2023年第6期 14-19页

作者：王步伟潘鹏程三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

为提高移动机器人在多目标点环境中路径规划的效率与准确性,针对标准鲸鱼优化算法存在的搜索精度不足和收敛速度较慢的问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应搜索控制系数,以提高算法平衡全局搜索和局部搜索的能力。其次... 详细信息

为提高移动机器人在多目标点环境中路径规划的效率与准确性,针对标准鲸鱼优化算法存在的搜索精度不足和收敛速度较慢的问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应搜索控制系数,以提高算法平衡全局搜索和局部搜索的能力。其次,提出一种记忆库列表策略,通过增加记忆库列表存储最优解并进行维护更新,提高算法所得解的质量并降低陷入局部最优的概率。然后通过使用A^(*)算法计算出目标点之间的距离矩阵,并将其输入到改进的鲸鱼优化算法得出最优遍历顺序。最后,在简单和复杂的栅格地图中分别对不同算法进行仿真对比实验。研究结果表明,随着场景复杂度的增加,本文算法相较于标准鲸鱼优化算法在三个场景中所得出的最小路径长度分别减少6.58%、22.71%和25.63%。因此,改进算法在解决多目标点路径规划问题中具有较高的效率和准确性。

关键词：移动机器人路径规划改进鲸鱼优化算法自适应搜索记忆库列表 A^(*)算法多目标点优化

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