路径规划

动态规划适合与解决最优问题，求最大值最小值等，可以显著降低时间复杂度。1 动态规划算法思想： 一个模型： 多阶段决策最优解模型。最优子结构：文图的最优解包含子问题的最优解； 无后效性：推导后面阶段的状态时，只关心前面阶段的状态值，不关心状态时怎么来的，某阶段的状态决定之后不受之后...

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。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

1 局部领域搜索 又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础，TS算法是在其上改进而来。1.1 优点...

A算法 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。 f(n)=g(n)+h(n)(1) 其中，f(n)是算法在搜索到每个节点时，其对...

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。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

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。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

机器人由当前点向目标点运动的过程中，所处环境经常为动态变化且未知的,这使得传统的路径规划算法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型。为此，针对环境信息完全未知的情况，为移动机器人设计一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法。该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换，以...

1 模拟退火算法的应用背景 模拟退火算法提出于1982年。Kirkpatrick等人首先意识到固体退火过程与优化问题之间存在着类似性；Metropolis等人对固体在恒定温度下达到热平衡过程的模拟也给他们以启迪。通过把Metropolis 算法引入到优化过程中，最终得到一种对 M...

1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到...

1 模拟退火算法的应用背景 模拟退火算法提出于1982年。Kirkpatrick等人首先意识到固体退火过程与优化问题之间存在着类似性；Metropolis等人对固体在恒定温度下达到热平衡过程的模拟也给他们以启迪。通过把Metropolis 算法引入到优化过程中，最终得到一种对 M...

1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、...

基本介绍 粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)是一种基于群体搜索的处理连续或者离散空间内优化问题的算法。 粒子群算法使用在解空间中不断移动的粒子作为寻优的群体，每个粒子具有位置和速度两个属性(位置和速度的维数和解空间的维数相同)，粒子...

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物...

一、程序说明 实现任意数目多边形的地图绘制和网格划分，并在此基础上实现任意架次植保无人机作业路径的规划。 路径规划采用牛耕往复式，并考虑电池约束和药液约束，并考虑了多台无人机作业时的距离（避碰）。绘制地图，划分网格 实现任意多边形的绘制； 将每个多边形进行网格划分，每个元胞（ce...

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if(g_Debug==1),disp('GUIMultiUAV.{'Xtreme Reinitilization'},{['XtremeReinitialize;']},{['[1.0 1.0 0.{'Run Simulation'},{['GUIMultiUAV(''RunS...

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。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

不同的技术和环境条件下，协调多个无人机以进行分布式目标检测和跟踪。提议的方法基于多代理系统中的群体行为的概念，即由无人机组成的自我组建和自我协调的团队，可使其适应特定任务的环境布局。蜂群的形成和协调分别受植绒和双能生物机理的启发。通过适当组合这些机制，可以在环境中的全局搜索（探索...

1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、...

1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、...