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Heuristic algorithm for RCPSP with the objective of minimizing activities' cost 被引量:5
1
作者 Liu Zhenyuan Wang Hongwei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第1期96-102,共7页
Resource-constrained project scheduling problem(RCPSP) is an important problem in research on project management. But there has been little attention paid to the objective of minimizing activities' cost with the re... Resource-constrained project scheduling problem(RCPSP) is an important problem in research on project management. But there has been little attention paid to the objective of minimizing activities' cost with the resource constraints that is a critical sub-problem in partner selection of construction supply chain management because the capacities of the renewable resources supplied by the partners will effect on the project scheduling. Its mathematic model is presented firstly, and analysis on the characteristic of the problem shows that the objective function is non-regular and the problem is NP-complete following which the basic idea for solution is clarified. Based on a definition of preposing activity cost matrix, a heuristic algorithm is brought forward. Analyses on the complexity of the heuristics and the result of numerical studies show that the heuristic algorithm is feasible and relatively effective. 展开更多
关键词 systems engineering resource-constrained project scheduling problem activities' cost preposing activity cost matrix heuristic algorithm.
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An Improved Heuristic Recursive Strategy Based on Genetic Algorithm for the Strip Rectangular Packing Problem 被引量:4
2
作者 ZHANG De-Fu CHEN Sheng-Da LIU Yan-Juan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期911-916,共6页
与基因算法结合的改进启发式的递归的策略在这份报纸被介绍。第一,这个方法寻找一些矩形,它有一样的长度或宽度,到没有浪费空间,形成一些层,然后,计算留下包装顺序的高度使用启发式的递归的策略并且使用基因算法的进化能力减少高... 与基因算法结合的改进启发式的递归的策略在这份报纸被介绍。第一,这个方法寻找一些矩形,它有一样的长度或宽度,到没有浪费空间,形成一些层,然后,计算留下包装顺序的高度使用启发式的递归的策略并且使用基因算法的进化能力减少高度。基准问题的几个班上的计算结果证明了介绍算法能与已知的进化启发规则竞争。它特别为大测试问题更好表现。 展开更多
关键词 改良式 启发式 递归策略 遗传算法 矩形封装
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Hybrid Two-Phase Task Allocation for Mobile Crowd Sensing 被引量:1
3
作者 LIU Jiahao JIN Hanxin +3 位作者 QIANG Lei GAO Guoju DU Yang HUANG He 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期139-145,共7页
As a result of the popularity of mobile devices,Mobile Crowd Sensing (MCS) has attracted a lot of attention. Task allocation is a significant problem in MCS. Most previous studies mainly focused on stationary spatial ... As a result of the popularity of mobile devices,Mobile Crowd Sensing (MCS) has attracted a lot of attention. Task allocation is a significant problem in MCS. Most previous studies mainly focused on stationary spatial tasks while neglecting the changes of tasks and workers. In this paper,the proposed hybrid two-phase task allocation algorithm considers heterogeneous tasks and diverse workers.For heterogeneous tasks,there are different start times and deadlines. In each round,the tasks are divided into urgent and non-urgent tasks. The diverse workers are classified into opportunistic and participatory workers.The former complete tasks on their way,so they only receive a fixed payment as employment compensation,while the latter commute a certain distance that a distance fee is paid to complete the tasks in each round as needed apart from basic employment compensation. The task allocation stage is divided into multiple rounds consisting of the opportunistic worker phase and the participatory worker phase. At the start of each round,the hiring of opportunistic workers is considered because they cost less to complete each task. The Poisson distribution is used to predict the location that the workers are going to visit,and greedily choose the ones with high utility. For participatory workers,the urgent tasks are clustered by employing hierarchical clustering after selecting the tasks from the uncompleted task set.After completing the above steps,the tasks are assigned to participatory workers by extending the Kuhn-Munkres (KM) algorithm.The rest of the uncompleted tasks are non-urgent tasks which are added to the task set for the next round.Experiments are conducted based on a real dataset,Brightkite,and three typical baseline methods are selected for comparison. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance in terms of total cost as well as efficiency under the constraint that all tasks are completed. 展开更多
关键词 Mobile Crowd Sensing(MCS) two-phase task allocation Kuhn-Munkres(KM)algorithm opportunistic worker participatory worker
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A Heuristic Algorithm for the Two-Machine Flowshop Group Scheduling Problem
4
作者 Wang Xiuli & Wu Tihua Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, P.R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2002年第3期8-16,共9页
This paper presents the two-machine flowshop group scheduling problem with the optimal objective of maximum lateness. A dominance rule within group and a dominance rule between groups are established. These dominance ... This paper presents the two-machine flowshop group scheduling problem with the optimal objective of maximum lateness. A dominance rule within group and a dominance rule between groups are established. These dominance rules along with a previously established dominance rule are used to develop a heuristic algorithm. Experimental results are given and analyzed. 展开更多
关键词 Group scheduling FLOWSHOP heuristic algorithm.
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A Fuzzy Reasoning System and Its Heuristic Inference Algorithm
5
作者 Zuo Xiaode & Liang Yun Dept. of Business Administration, Jinan University, Guangzhou 510632, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1997年第4期67-71,共5页
Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rule... Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rules are studied in this paper. Then a heuristic inference algorithm is presented according to the system. 展开更多
关键词 Fuzzy reasoning SYSTEM heuristic inference algorithm.
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建筑火灾全局动态疏散路径规划研究 被引量:1
6
作者 李明海 兰亚乐 +2 位作者 马骁 何鑫 杨一帆 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期205-215,共11页
传统A^(*)算法被广泛应用于路径规划研究中,但该算法在处理复杂环境时存在搜索效率低和寻优路径质量不高的问题。为克服这些问题,提出了一种改进A^(*)算法,该算法结合了启发式搜索与实时动态规划的思想,能在保留A^(*)算法优势的同时显... 传统A^(*)算法被广泛应用于路径规划研究中,但该算法在处理复杂环境时存在搜索效率低和寻优路径质量不高的问题。为克服这些问题,提出了一种改进A^(*)算法,该算法结合了启发式搜索与实时动态规划的思想,能在保留A^(*)算法优势的同时显著提升其搜索效率和路径质量。在改进算法中,设计了一种新型启发式函数,该函数不仅考虑了火灾场景下的危险因素,还引入了实时动态规划策略以引导搜索过程,从而生成更高效的疏散路径。将改进算法与原始算法进行性能对比测试以及建筑火灾模拟疏散仿真对比试验,以验证改进算法的寻优性能。对比测试和试验结果表明,改进A^(*)算法在提高路径规划效率方面具有显著优势。与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法生成的应急疏散路径中拐点数量少,扩展节点的数量减少96.49%,路径计算速度提升95.68%。验证了改进A^(*)算法在复杂场景下的优越性能,表明改进A^(*)算法在实际应用中具有广阔的前景。 展开更多
关键词 安全工程 A^(*)算法 启发式搜索 动态规划 火灾场景
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面向防疫物资分区配送车机协同路径规划问题 被引量:2
7
作者 马华伟 闫伯英 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期234-244,共11页
针对目前防疫物资车机协同配送中没有满足疫区无接触配送需求的问题,提出车机协同分区配送问题。以最短配送时间作为优化目标,建立线性规划模型,并提出一种两阶段启发式算法,其中第一阶段通过贪婪算法生成初始解,第二阶段设计了一种混... 针对目前防疫物资车机协同配送中没有满足疫区无接触配送需求的问题,提出车机协同分区配送问题。以最短配送时间作为优化目标,建立线性规划模型,并提出一种两阶段启发式算法,其中第一阶段通过贪婪算法生成初始解,第二阶段设计了一种混合遗传算法(tabu search algorithm with genetic algorithm,TSGA),将禁忌搜索算法思想与遗传算法相结合进行求解,通过引入禁忌表与节点交换算子和节点变异算子,改进了染色体方式,提升了算法的求解性能。实验结果表明,TSGA与基于遗传思想的自适应算法以及混合禁忌模拟退火算法对比,其解质量与求解时间均优。综上,该两阶段算法能够有效解决VRPD-ZD问题,提升防疫物资车机协同配送效率。 展开更多
关键词 车机协同 分区配送 防疫物资配送 两阶段启发式算法 遗传算法
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考虑均衡服务和停站协同的城际铁路周期运行图优化 被引量:1
8
作者 周文梁 闫璐云 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期557-568,共12页
城际铁路作为城市群中旅客出行的骨干,对促进城市群内城市之间人员往来和各生产要素流动具有重要意义。周期列车运行图使得列车等时间间隔运行、具有周期规律性,能够为居民提供更便捷的出行服务。为通过均衡各OD(起讫点)服务列车发车和... 城际铁路作为城市群中旅客出行的骨干,对促进城市群内城市之间人员往来和各生产要素流动具有重要意义。周期列车运行图使得列车等时间间隔运行、具有周期规律性,能够为居民提供更便捷的出行服务。为通过均衡各OD(起讫点)服务列车发车和降低列车旅行时长来提高旅客出行效率,进而提高城际铁路旅客服务水平,在构建周期时间-空间网络的基础上,以最小化列车总旅行时间和OD列车服务均衡性为目标,考虑OD最小服务列车数量约束、列车最大旅行时长约束等条件,建立考虑停站的城际铁路周期列车运行图优化的多目标整数规划非线性模型,进而设计一种基于有向图弧权优化的启发式算法对模型进行求解。算法为了体现不同列车对相同有向弧使用成本的差异性,提出一种基于列车的差异化弧权体系,实现相同有向弧为不同列车设置不同惩罚权值,以引导不同列车选择不同运行路径。最后以京津城际铁路周期运行图编制为例,对比分析单目标优化时间、单目标优化OD服务均衡、固定列车停站优化和考虑列车停站优化多种情形下的优化结果,相比初始运行图而言,各优化结果分别提高了列车旅行时间和OD列车服务均衡性7%、36%、32%及38%的整体效益。研究结果可为城际铁路运营管理部门进一步优化周期列车运行图和提高旅客服务质量提供参考。 展开更多
关键词 城际铁路 周期运行图 OD服务均衡 停站协同 启发式算法
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考虑多充电桩排队和时间窗的电动货车路径规划
9
作者 胡路 乐诗彤 朱娟秀 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期299-307,共9页
在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,... 在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,建立路径优化模型,并将充电站排队模型嵌入其中;优化目标包括最小化车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、充电桩总成本;为求解该模型,提出一种结合节约里程(C-W)和改进大邻域搜索(LNS)的混合启发式算法,其中,充电站的系统性能指标采用递归算法获得.18组实验结果表明:同步增加充电桩数量可将车辆单次充电的平均排队时间控制在1~5 min,并有效减少2.6%~21.0%的总成本;增加充电站数量可缩短排队时间,但会增加整体路径总成本;当客户时间窗较短或服务时间较长时,充电桩数量变化对时间窗满足的影响更为显著. 展开更多
关键词 物流 电动货车 充电站 混合启发式算法 递归算法
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仓库多AGV路径冲突问题研究综述
10
作者 颜伟 黄冠鹏 +1 位作者 高玉萍 刘阳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7465-7474,共10页
近年来,中国制造业持续快速发展,越来越多的企业选择无人搬运车(automated guided vehicle, AGV)作为智能物流系统的核心设备。为保证仓储运行效率,解决AGV间运输路径冲突的问题越发得到学者们的关注。从两个角度对仓库多AGV路径冲突问... 近年来,中国制造业持续快速发展,越来越多的企业选择无人搬运车(automated guided vehicle, AGV)作为智能物流系统的核心设备。为保证仓储运行效率,解决AGV间运输路径冲突的问题越发得到学者们的关注。从两个角度对仓库多AGV路径冲突问题进行文献综述。首先,从冲突类型的角度,将研究问题分为碰撞问题和死锁问题,分析不同冲突类型下多AGV防碰撞策略的研究现状。其次,从模型求解算法的角度,将其分为启发式算法和强化学习算法,分析近年来两者在仓库多AGV路径冲突问题中的应用;最后,对现有文献进行总结,并提出未来仓库多AGV路径冲突问题的发展方向。 展开更多
关键词 碰撞 死锁 多AGV 启发式算法 强化学习
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基于超启发式算法的可重构装配车间调度
11
作者 张佳朋 庄存波 +4 位作者 刘检华 赵乐乐 李琳 裴凤雀 郭昊鑫 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关... 针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关键能力制约的可重构装配车间模型,以及重构切换时间、常规/关键工艺需求、人员/工站修正系数等相关的关联模型;在最佳装配工人技能、数量及其比例确定的基础上,采用超启发式算法,通过进化算子迭代寻优启发规则,实现了一种考虑工位可重构、工人多技能、常规作业/键性作业等多层次的装配车间最佳调度方案。通过小规模和大规模用例仿真验证,以及某航天企业卫星装配车间的实例应用表明,与传统启发式算法对比,所提算法具有效性和高效性。 展开更多
关键词 可重构装配车间调度 超启发式算法 多技能 关键工艺
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基于两阶段启发式算法的引航员排班调度及培训优化
12
作者 刘磊 胥佳明 胡泊 《中国航海》 北大核心 2025年第2期52-61,共10页
通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的... 通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的进出港船舶与引航员联合调度优化模型。结合模型设计基于革命分裂算子自适应进化策略的多目标帝国竞争算法(ICA)和变邻域算法的两阶段启发式算法进行求解。试验结果表明:该模型及算法合理有效,相较于传统的先到先服务(FCFS)调度规则,引航员的平均工作时间和人力成本分别减少了17.4%和12.4%。所提出的模型和算法可引入引航员的培训内容或教学指南,以便在实际工作中更好地整合港口多个部门的调度工作,提高港口的组织效率和服务水平,推进绿色、智慧港口建设。 展开更多
关键词 引航员调度 两阶段启发式算法 教育培训
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基于遗传算法的被动式木窗材下料优化
13
作者 任长清 武子棋 +2 位作者 闫杰 丁星尘 杨春梅 《森林工程》 北大核心 2025年第3期595-602,共8页
在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方... 在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方式,以保护进化过程中切割模式的完整性。同时,设计启发式策略和修正策略,用于个体修正和种群进化。仿真试验表明,在不同算例下,除末根外的原料平均利用率均可达到99%,且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中,与企业现有软件相比,该算法不仅达到了理论下界,还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%,优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本,能为工程实践提供可靠的解决方案。 展开更多
关键词 一维下料问题 遗传算法 启发式算法 种群编码 可用剩余物
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架空机器人紧凑型仓储系统单轨道取货调度研究
14
作者 马云峰 陈磊 +2 位作者 胡依娜 任亮 周志刚 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期97-103,共7页
架空机器人紧凑型仓储系统是一种密集型仓储系统,该系统在拥有超高存储密度的同时还保证了较高的存取速度。为解决架空机器人紧凑型仓储系统中的单轨道取货这一基本问题,以最小化翻箱次数和拣选机器人负载移动距离为目标,建立了整数规... 架空机器人紧凑型仓储系统是一种密集型仓储系统,该系统在拥有超高存储密度的同时还保证了较高的存取速度。为解决架空机器人紧凑型仓储系统中的单轨道取货这一基本问题,以最小化翻箱次数和拣选机器人负载移动距离为目标,建立了整数规划模型,并设计了基于集束搜索的启发式算法(BSH)。数值实验表明,对于小规模算例,整数规划模型可以在合理时间得到最优解,启发式算法也可以在短时间得出近似最优解并且与整数规划模型的gap维持在1%左右;对于中到大规模算例,整数规划模型无法在合理的时间得出最优解,BSH算法可以在短时间得出优质解,与企业常用的贪心算法对比均能降低20%以上的取货成本;与传统的集束搜索算法相比,BSH算法的性能提升了7%到12%,证明了BSH算法改进的有效性;在系统配置方面,得出了随着轨道中货位数量增加,最优堆栈层数也在增加的结论,为企业的实际应用提供决策支持。 展开更多
关键词 调度 紧致化仓储系统 ORCSRS 整数规划模型 启发式算法
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融合数据驱动与启发式算法的煤元素碳含量校验
15
作者 孙栓柱 陆佳慧 +5 位作者 江宇泷 周春蕾 朱洁雯 杨晨琛 汤红健 段伦博 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第6期185-194,共10页
“碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入... “碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入炉煤元素碳含量数据的校核尤为重要。对此,提出了一种针对入炉煤元素碳含量数据的智能校验方法。首先,收集了近1000组国内外典型动力煤的工业分析和元素分析数据。其次,融合高斯过程回归和启发式优化算法,基于美国煤质数据集建立了入炉煤元素碳含量的回归预测机器学习模型,模型在训练集和测试集上的回归系数R2分别为0.9898和0.9877,体现出优良的拟合与预测能力,实现了对入炉煤元素碳含量数据的精确预测。然后,以中国标准煤样数据、中国典型燃煤机组的煤质分析数据为案例进一步验证了机器学习模型的泛化能力,模型在中国标准煤样数据上的元素碳含量预测平均相对误差仅为1.68%,在典型燃煤机组数据上的预测回归系数为0.9877,均取得了准确的预测效果,验证了模型对入炉煤元素碳预测的精度与适用性。最后,进一步将该模型部署到了我国某600 MW燃煤发电机组生产过程中,模型预测值与实测值的平均相对误差为0.79%,实现了以班组为频次的入炉煤元素碳含量及时准确监测,助力燃煤发电企业上报的元素碳含量数据校验。 展开更多
关键词 “双碳”目标 机器学习 启发式优化算法 入炉煤元素碳 智能校验
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考虑过夜风险的航空机组排班问题优化研究
16
作者 李昆鹏 李杰 田倩南 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期9-15,共7页
加强机组人员管理,可以有效改善航班的运行状况。研究考虑过夜风险的机组排班问题,同时考虑了机组薪酬成本、置位惩罚成本、过夜住宿成本及过夜风险惩罚成本。基于现实约束及相关规定,建立集合划分的数学模型,采用基于列生成的启发式算... 加强机组人员管理,可以有效改善航班的运行状况。研究考虑过夜风险的机组排班问题,同时考虑了机组薪酬成本、置位惩罚成本、过夜住宿成本及过夜风险惩罚成本。基于现实约束及相关规定,建立集合划分的数学模型,采用基于列生成的启发式算法求解该整数规划问题。在求解时,首先构造初始解,通过CPLEX求解主问题;其次,采用标签算法求解子问题,根据研究问题的特征,设计标签扩展规则和占优准则。通过迭代求解主问题和子问题后,针对非整数解采取启发式分支策略获得整数解。最后,在不同规模下进行基于实际数据的实验,实验结果表明:1)验证了基于列生成的启发式算法的有效性;2)通过求解时间可知,本文提出的算法可以在2分钟内获得最优解或高质量的整数解;3)通过分析过夜风险对求解方案的影响可知本文设计方案可有效减少机组在风险地区机场过夜的次数。本研究不仅可以改善航班的运行状况,还可以帮助企业减少相应的人力资源成本,为企业制定实际运营决策提供科学依据,提高工作效率的同时也实现了降本增效的目标。 展开更多
关键词 机组排班 机组配对 列生成 启发式算法
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动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
17
作者 王晓军 崔锡杰 李晓航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期361-369,共9页
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点... 针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。 展开更多
关键词 批量通知树算法 反向生长搜索树 批量采样点策略 启发式函数 快速扩展随机树(RRT)算法 路径重规划
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一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法
18
作者 李建伏 李月 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期260-267,共8页
针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好,而忽略路网的结构特征的问题,提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A^(*)算法,通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中;使用多层... 针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好,而忽略路网的结构特征的问题,提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A^(*)算法,通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中;使用多层感知器对两个节点表示到它们之间的启发式代价h(·)的映射进行建模;依据h(·)启发式搜索符合用户偏好且最低代价的最优路径。实验结果表明,该方法在准确性和鲁棒性方面都优于其他路径推荐算法。 展开更多
关键词 路径推荐算法 出行偏好 A^(*)算法 启发式搜索 多头自注意力机制
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残余空间最小化的启发式在线三维装箱策略研究
19
作者 张晓龙 钟珑昕 +3 位作者 徐智浩 李堉明 李惟骞 张檠 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期197-201,共5页
为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物... 为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物以及位姿的适应值,以此寻求最优的在线装箱方案。为了验证算法的有效性,基于Unity3D搭建了仿真实验平台并进行实验。结果表明:该算法空间利用率平均达到64%左右,引入残余空间这一适应度指标使装箱的空间利用率提升了约10%。 展开更多
关键词 多箱型三维装箱 在线装箱 启发式算法 三维可视化
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双邻域选择扩展A^(*)路径规划算法
20
作者 杨秀建 袁志豪 +1 位作者 白永瑞 敖鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期484-495,共12页
针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量... 针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数,在相同地图环境下较经典A^(*)算法扩展的节点数量减少50%以上,路径搜索速度提高了一个数量级,算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化,剔除路径多余节点,减少路径转折,规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先,在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A^(*)算法进行了仿真分析,并与Dijkstra、四邻域A^(*)算法、八邻域A^(*)算法进行了比较;然后,基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验,对改进后的A^(*)算法进行了试验验证。结果表明:改进后A^(*)算法的路径搜索效率大幅提高,路径更有利于机器人运动,所提出的A^(*)改进算法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 邻域扩展 启发函数 冗余点剔除
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