在静态栅格地图中,针对传统蚁群算法进行AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导车)路径规划收敛慢且搜索结果容易陷入局部最优的问题,提出一种融合跳点搜索(Jump Point Search,JPS)和双向并行蚁群搜索的改进算法.首先,对实际研究环境...
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在静态栅格地图中,针对传统蚁群算法进行AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导车)路径规划收敛慢且搜索结果容易陷入局部最优的问题,提出一种融合跳点搜索(Jump Point Search,JPS)和双向并行蚁群搜索的改进算法.首先,对实际研究环境进行栅格化建模,使用改进的跳点搜索算法生成双向搜索的初始次优路径,为双向蚁群搜索提供初始搜索方向参考.其次,在双向并行蚁群搜索过程中采用改进的转移概率启发函数,该函数在确定下一个转移节点时考虑了避免AGV与障碍物碰撞的因素,同时通过设计信息素共享机制并结合改进的信息素增量及浓度两种融合模型,共享和更新全局信息素浓度,以更好地探索和优化路径,保证双向路径连结.最后,与传统蚁群算法进行实验结果对比,验证了改进算法的全局搜索能力、效率和安全性.
该文研究了有源可重构智能表面(Reconfigurable intelligent surface， RIS)辅助毫米波通感一体化系统中能量效率问题，其中双功能雷达和通信基站(Dual-function radar and communication base station， DFBS)应用混合预编码结构。在...
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该文研究了有源可重构智能表面(Reconfigurable intelligent surface， RIS)辅助毫米波通感一体化系统中能量效率问题，其中双功能雷达和通信基站(Dual-function radar and communication base station， DFBS)应用混合预编码结构。在此基础上，构建一个在满足通信和感知质量需求下通过优化DFBS混合预编码与有源RIS波束以最大化系统能效的优化问题。首先通过交替优化技术将最初非凸问题解耦为三个子问题，而后应用半定规划松弛(Semidefinite program relaxation， SDR)和分数规划(Fractional programming， FP)技术将DFBS级联混合预编码和RIS波束优化子问题转化为凸优化问题，并采用标准凸优化技术进行求解。对于DFBS模拟/数字混合预编码设计子问题，该文提出一种基于最小化欧氏距离的MO-AltMin(Manifold optimization-alternating minimization)算法。最后，迭代优化三个子问题直至收敛以获得最终的解。仿真结果表明了所提算法的有效性。
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