路径规划

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 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...

A* 算法是启发式搜索算法，是根据Dijkstra算法改进而来。问题引入 如下图所示，S为起始（start）节点，G为目标（goal）节点。节点之间连线是两点的路径长度，如A到E的路径长度c(A,E) = 9。 节点旁的h值时当前节点到达目标节点（G）的预估值，如h(A)=15,...

1 公交排班系统背景分析 由于城市交通设施建设滞后于交通需求的增长速度，使城市交通状况日趋恶化，在主要交通道口和某些流量集中的道路上，不同程度地出现交通阻塞现象，城市交通问题已成为制约城市发展的一个瓶颈。 城市交通系统是由城市道路网、运载工具和管理系统组成的开放的复杂系统。解决城...

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、...

麻雀搜索算法简介 （以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 　　麻雀搜索算法（sparrow search algorithm）是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。提出时间是2020年，也就是今年，这是一个新鲜热乎的新算法，相关的论文和研究还比较少，有...

1 蜜蜂采蜜 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...

1、差分进化算法的介绍 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类...

人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示，机器人在一个二维环境下运动，图中指出了机器人，障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用，物体的初始点在一个较高的“山头”上，要到达的目标点在“山脚”下，这就...

头狼、探狼、猛狼。2、猎物分配规则：论功行赏，先强后弱。3、狼群算法的主体构成：探狼游走、头狼召唤、猛狼围攻3种智能行为，“胜者为王”的头狼角逐规则和“优胜劣汰”的狼群更新规则。Step1：在解空间中随机初始化狼群的空间坐标，依据目标函数值的大小角逐出人工头狼。Step2：探狼开...

车辆路径问题（VRP）最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小...

1.1 觅食行为  　指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼X i X_iXi​在其视野内随机选择一个状态X j X_jXj​，分别计算它们的目标函数值进行比较，如果发现Y j Y_jYj​比Y i Y_iYi​优（Y j Y_jYj​和Y i Y_iYi​分别为X j X_...

模拟退火算法 著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。 一点历史——如果你不感兴趣，可以跳过 美国物理学家 N.Metropolis 和同仁在1953年发表研究复杂系统、计算其中能量分布的文章，他们使用蒙特卡罗模拟法计算多分子系统中分子的能量分...

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...

VRP问题描述： 假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。可以看出TSP问题是VRP问题的一种...

人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示，机器人在一个二维环境下运动，图中指出了机器人，障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用，物体的初始点在一个较高的“山头”上，要到达的目标点在“山脚”下，这就...

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...

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...

备注：版本：2014a