路径规划

一、简介 1.1搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ，绿色是 A ，红色是 B ，中间蓝色是墙。 ​ 图 1 你应

蚁群算法，也是优化算法当中的一种。蚁群算法擅长解决组合优化问题。蚁群算法能够有效的解决著名的旅行商问题（TSP），不止如此，在其他的一些领域也取得了一定的成效，例如工序排序问题，图着色问题，网络路由问题等等。接下来便为大家简单介绍蚁群算法的基本思想。蚁群算法，顾名思义就是根据蚁群...

导语：车辆路径问题（vehicle routing problem，VRP）是比较经典的运筹学优化问题，在离散组合优化中研究较多，并在物流行业有着很强的应用价值，通过优化车辆行驶路径，能有效节省物流配送成本。车辆路线问题最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由...

       首先通过分析UAV分配次序对打击任务总收益的影响, 设计了动态战场环境的更新规则. 将航程代价和任务代价作为惩罚项修正目标函数, 建立了考虑分配次序的UAVs协同目标分配优化模型. 然后针对模型的物理意义改进了遗传算法基因编码方式, 设计了MUCTA遗传算法. 该算...

1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。4、最优路径上的信息素浓度越来越大。5、最终蚁群找到最优寻食路径。每次周游，每只蚂蚁在其...

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。2.粒子群优化(PSO)是一种群智...

  自然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极高的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、非雇佣蜂三部分组成，其中一个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的大小、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜源信息以一定概率形式告诉同伴；非雇...

1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。4、最优路径上的信息素浓度越来越大。5、最终蚁群找到最优寻食路径。 蚁群走过较短的那一侧...

一.　　种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。　　个体：组成种群的单个生物。　　基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。　　染色体 ( Chromosome ) ：包含一组的基因。　　生存竞争，适者生存：对环境适应度高的、牛B的个体参与...

1.　　旅行商问题(Traveling Saleman Problem，TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例，由于数学家已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。旅行商问题（TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题...

1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。4、最优路径上的信息素浓度越来越大。5、最终蚁群找到最优寻食路径。 蚁群走过较短的那一侧...

A算法是一种典型的启发式搜索算法，建立在Dijkstra算法的基础之上，广泛应用于游戏地图、现实世界中，用来寻找两点之间的最短路径。A算法最主要的是维护了一个启发式估价函数，如式(1)所示。其中，f(n)是算法在搜索到每个节点时，其对应的启发函数。它由两部分组成，第一部分g(n)...

粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等...

导语：车辆路径问题（vehicle routing problem，VRP）是比较经典的运筹学优化问题，在离散组合优化中研究较多，并在物流行业有着很强的应用价值，通过优化车辆行驶路径，能有效节省物流配送成本。车辆路线问题最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由...

1.粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测...

• 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法 则，它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出。 • 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（populatio...

1.粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测...

1.粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测...

​ 文章目录 一、TSP问题概述 二、禁忌搜索算法 1、基本原理 2、参数设置 3、算法特点 4、算法流程 三、MATLAB程序实现 1、问题描述 2、禁忌搜索算法求解 3、仿真结果 一、TSP问题概