快速扩展随机树算法(rapidly-exploring random trees,RRT)规划移动机器人路径时,存在搜索盲目性强、搜索时间长、收敛速度慢、路径冗余点多且不平滑等问题。鉴于此,提出一种改进的RRT路径规划算法。首先,针对传统RRT算法盲目搜索以及...快速扩展随机树算法(rapidly-exploring random trees,RRT)规划移动机器人路径时,存在搜索盲目性强、搜索时间长、收敛速度慢、路径冗余点多且不平滑等问题。鉴于此,提出一种改进的RRT路径规划算法。首先,针对传统RRT算法盲目搜索以及局部极值的问题,提出概率目标偏置与人工势场结合的采样策略,引导随机树的扩展;其次,针对随机树扩展的避障能力差的问题,提出基于安全距离的碰撞检测以及动态变步长扩展策略;最后,针对路径上冗余点多以及曲率不连续的问题,提出考虑安全距离的剪枝优化和三次B样条曲线对初始路径进行拟合优化。仿真结果表明,在不同地图的路径规划中,相比于传统RRT算法,增强了通过狭窄通道能力,优化了路径的平滑性,搜索时间、迭代次数、路径长度分别减少约70%、40%、15%;相比于RRT衍生算法RRT-Connect,搜索时间、路径长度分别减少约25%、10%。展开更多
社区搜索的目标是从数据图中得到包含查询顶点的紧密子图,在社会学、生物学等领域有着广泛应用。针对现有基于子图连通性的社区模型的基础连通结构都是完全连通图,无法满足实际应用中用户对社区结构多样性的需求的问题,提出一种基于moti...社区搜索的目标是从数据图中得到包含查询顶点的紧密子图,在社会学、生物学等领域有着广泛应用。针对现有基于子图连通性的社区模型的基础连通结构都是完全连通图,无法满足实际应用中用户对社区结构多样性的需求的问题,提出一种基于motif连通性的社区搜索方法,其中包括基于motif连通性的社区(MCC)模型以及两个相应的社区搜索算法——MPCS(Motif-Processed Community Search)算法和基于MP-index的社区搜索算法。MCC模型可以协助用户自由指定社区的基础连通结构,MPCS算法可以用来解决MCC的搜索问题。此外,提出两个分别针对motif实例搜索过程及所属社区判断过程的剪枝优化技术。最后,设计了MP-index以避免社区搜索过程中的冗余遍历操作。在多个真实数据集上进行实验的结果表明:剪枝优化可以使MPCS算法的耗时减少60%~85%,而基于MP-index的社区搜索算法相较于加入剪枝优化的MPCS算法,效率提升普遍达到了2~3个数量级。可见,所提方法在商品推荐和社交网络等问题上有着实际应用价值。展开更多
文摘快速扩展随机树算法(rapidly-exploring random trees,RRT)规划移动机器人路径时,存在搜索盲目性强、搜索时间长、收敛速度慢、路径冗余点多且不平滑等问题。鉴于此,提出一种改进的RRT路径规划算法。首先,针对传统RRT算法盲目搜索以及局部极值的问题,提出概率目标偏置与人工势场结合的采样策略,引导随机树的扩展;其次,针对随机树扩展的避障能力差的问题,提出基于安全距离的碰撞检测以及动态变步长扩展策略;最后,针对路径上冗余点多以及曲率不连续的问题,提出考虑安全距离的剪枝优化和三次B样条曲线对初始路径进行拟合优化。仿真结果表明,在不同地图的路径规划中,相比于传统RRT算法,增强了通过狭窄通道能力,优化了路径的平滑性,搜索时间、迭代次数、路径长度分别减少约70%、40%、15%;相比于RRT衍生算法RRT-Connect,搜索时间、路径长度分别减少约25%、10%。
文摘社区搜索的目标是从数据图中得到包含查询顶点的紧密子图,在社会学、生物学等领域有着广泛应用。针对现有基于子图连通性的社区模型的基础连通结构都是完全连通图,无法满足实际应用中用户对社区结构多样性的需求的问题,提出一种基于motif连通性的社区搜索方法,其中包括基于motif连通性的社区(MCC)模型以及两个相应的社区搜索算法——MPCS(Motif-Processed Community Search)算法和基于MP-index的社区搜索算法。MCC模型可以协助用户自由指定社区的基础连通结构,MPCS算法可以用来解决MCC的搜索问题。此外,提出两个分别针对motif实例搜索过程及所属社区判断过程的剪枝优化技术。最后,设计了MP-index以避免社区搜索过程中的冗余遍历操作。在多个真实数据集上进行实验的结果表明:剪枝优化可以使MPCS算法的耗时减少60%~85%,而基于MP-index的社区搜索算法相较于加入剪枝优化的MPCS算法,效率提升普遍达到了2~3个数量级。可见,所提方法在商品推荐和社交网络等问题上有着实际应用价值。
