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动态自适应加权多态蚁群算法求解差异工件单机批调度问题
被引量：
2
1
作者
李菲
王书锋
冯冬青
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第5期1644-1646,共3页
针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,...
针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,同时将局域搜索与全局搜索相结合,从而更符合蚁群的真实信息处理机制。对不同规模的算例进行了仿真,结果验证了该算法的有效性和可行性。
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关键词
单机批调度
差异工件
多态蚁群算法
动态
自适应
加权
因子
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职称材料
分层平滑优化A*引导DWA用于机器人路径规划
被引量：
5
2
作者
朱洪波
殷宏亮
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第9期155-168,共14页
针对A∗算法存在的搜索效率低,路径平滑性和安全性差,以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题,提出了一种分层平滑优化A∗引导DWA(HSA∗-G-DWA)的移动机器人路径规划方法。首先,在A∗算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰...
针对A∗算法存在的搜索效率低,路径平滑性和安全性差,以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题,提出了一种分层平滑优化A∗引导DWA(HSA∗-G-DWA)的移动机器人路径规划方法。首先,在A∗算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索的效率和安全性。其次,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径点数量和路径长度。之后,通过无障碍约束直线与有障碍约束圆弧插补分段优化生成初始全局路径,保证路径的安全性与平滑性。然后,若移动机器人跟踪全局路径过程中面临未知障碍物则利用全局路径引导DWA生成避障与返回全局路径的局部动态修正路径,减少了实时计算量。最后,仿真实验结果表明,静态环境下HSA∗-G-DWA算法路径搜索时间和路径点数较A∗算法分别平均减少了88.43%和86%,路径的平滑性和安全性更好;未知环境下HSA∗-G-DWA算法可以实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较DWA算法、Dijkstra算法、RRT算法和现有融合算法分别平均减少了25.78%、18.65%、30.48%和14.59%,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了67.39%。
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关键词
移动机器人
路径规划
A∗算法
碰撞约束
动态加权因子
分层平滑
动态
避障
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职称材料
煤矿救援机器人路径规划研究
3
作者
朱洪波
殷宏亮
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第12期145-154,共10页
针对煤矿救援机器人采用双向A*算法存在搜索效率低、路径安全性和平滑性差,及动态窗口法(DWA)融合全局路径规划算法存在实时寻路效率低等问题,提出了一种基于分层平滑优化双向A*引导DWA(HSTA*−G−DWA)算法的煤矿救援机器人路径规划方法...
针对煤矿救援机器人采用双向A*算法存在搜索效率低、路径安全性和平滑性差,及动态窗口法(DWA)融合全局路径规划算法存在实时寻路效率低等问题,提出了一种基于分层平滑优化双向A*引导DWA(HSTA*−G−DWA)算法的煤矿救援机器人路径规划方法。首先,将碰撞约束函数的调整机制引入双向A*算法中,以提高路径规划的安全性。其次,在双向A*算法的代价函数中增加归正因子函数,防止正反向搜索路径不相交的情况,同时为预估代价函数增加动态加权因子函数以剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,从而提升路径搜索效率。然后,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折角,以减少节点数量和路径长度,并提高路径平滑性。最后,若煤矿救援机器人按照初始全局路径行驶过程中探测到未知障碍物,则利用全局路径引导DWA实现局部动态避障。仿真实验结果表明:①静态环境下HSTA*−G−DWA算法路径搜索时间较传统A*算法和双向A*算法分别平均减少了81.82%和64.63%,路径的安全性和平滑性更好。②未知环境下HSTA*−G−DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较快速扩展随机树(RRT)算法、改进A*算法和现有融合算法分别减少了10.34%,14.28%和2.45%,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了70.48%。实验室环境下实验结果表明:①静态环境下,HSTA*−G−DWA算法路径搜索时间较传统A*算法平均减少了58.75%,机器人边缘距障碍物的最小距离平均增加了0.71 m。②未知环境下,相比于传统A*算法,HSTA*−G−DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物且路径的平滑性更好。
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关键词
煤矿救援机器人
路径规划
双向A*算法
分层平滑
动态
窗口法
动态加权因子
归正
因子
动态
避障
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职称材料
题名
动态自适应加权多态蚁群算法求解差异工件单机批调度问题
被引量：
2
1
作者
李菲
王书锋
冯冬青
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第5期1644-1646,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774059)
文摘
针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,同时将局域搜索与全局搜索相结合,从而更符合蚁群的真实信息处理机制。对不同规模的算例进行了仿真,结果验证了该算法的有效性和可行性。
关键词
单机批调度
差异工件
多态蚁群算法
动态
自适应
加权
因子
Keywords
single batch-processing machine scheduling
non-identical job sizes
polymorphic ant colony algorithm
dynamic adaptive weighted factor
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
分层平滑优化A*引导DWA用于机器人路径规划
被引量：
5
2
作者
朱洪波
殷宏亮
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第9期155-168,共14页
基金
国家自然科学基金(62003001)
安徽高校自然科学研究项目重大项目(2023AH040157)资助。
文摘
针对A∗算法存在的搜索效率低,路径平滑性和安全性差,以及DWA融合全局路径规划算法实时寻路效率低等问题,提出了一种分层平滑优化A∗引导DWA(HSA∗-G-DWA)的移动机器人路径规划方法。首先,在A∗算法的代价函数中引入双动态加权因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索的效率和安全性。其次,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径点数量和路径长度。之后,通过无障碍约束直线与有障碍约束圆弧插补分段优化生成初始全局路径,保证路径的安全性与平滑性。然后,若移动机器人跟踪全局路径过程中面临未知障碍物则利用全局路径引导DWA生成避障与返回全局路径的局部动态修正路径,减少了实时计算量。最后,仿真实验结果表明,静态环境下HSA∗-G-DWA算法路径搜索时间和路径点数较A∗算法分别平均减少了88.43%和86%,路径的平滑性和安全性更好;未知环境下HSA∗-G-DWA算法可以实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较DWA算法、Dijkstra算法、RRT算法和现有融合算法分别平均减少了25.78%、18.65%、30.48%和14.59%,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了67.39%。
关键词
移动机器人
路径规划
A∗算法
碰撞约束
动态加权因子
分层平滑
动态
避障
Keywords
mobile robots
path planning
A∗algorithm
collision constraint
dynamic weighting factor
hierarchical smoothing
dynamic obstacle avoidance
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN964 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
煤矿救援机器人路径规划研究
3
作者
朱洪波
殷宏亮
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第12期145-154,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62003001)
安徽高校自然科学研究项目重大项目(2023AH040157)。
文摘
针对煤矿救援机器人采用双向A*算法存在搜索效率低、路径安全性和平滑性差,及动态窗口法(DWA)融合全局路径规划算法存在实时寻路效率低等问题,提出了一种基于分层平滑优化双向A*引导DWA(HSTA*−G−DWA)算法的煤矿救援机器人路径规划方法。首先,将碰撞约束函数的调整机制引入双向A*算法中,以提高路径规划的安全性。其次,在双向A*算法的代价函数中增加归正因子函数,防止正反向搜索路径不相交的情况,同时为预估代价函数增加动态加权因子函数以剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,从而提升路径搜索效率。然后,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折角,以减少节点数量和路径长度,并提高路径平滑性。最后,若煤矿救援机器人按照初始全局路径行驶过程中探测到未知障碍物,则利用全局路径引导DWA实现局部动态避障。仿真实验结果表明:①静态环境下HSTA*−G−DWA算法路径搜索时间较传统A*算法和双向A*算法分别平均减少了81.82%和64.63%,路径的安全性和平滑性更好。②未知环境下HSTA*−G−DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较快速扩展随机树(RRT)算法、改进A*算法和现有融合算法分别减少了10.34%,14.28%和2.45%,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了70.48%。实验室环境下实验结果表明:①静态环境下,HSTA*−G−DWA算法路径搜索时间较传统A*算法平均减少了58.75%,机器人边缘距障碍物的最小距离平均增加了0.71 m。②未知环境下,相比于传统A*算法,HSTA*−G−DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物且路径的平滑性更好。
关键词
煤矿救援机器人
路径规划
双向A*算法
分层平滑
动态
窗口法
动态加权因子
归正
因子
动态
避障
Keywords
coal mine rescue robots
path planning
bidirectional A*algorithm
hierarchical smoothing
dynamic window approach
dynamic weighting factor
correction factor
dynamic obstacle avoidance
分类号
TD774 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态自适应加权多态蚁群算法求解差异工件单机批调度问题
李菲
王书锋
冯冬青
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
分层平滑优化A*引导DWA用于机器人路径规划
朱洪波
殷宏亮
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
煤矿救援机器人路径规划研究
朱洪波
殷宏亮
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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