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基于启发式函数的多叉树防碰撞算法 被引量:5
1
作者 丁治国 朱学永 +1 位作者 雷迎科 王心灵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期665-668,共4页
为克服传统二叉树防碰撞算法搜索效率低的缺点,提出了一种基于启发式函数的自适应多叉树防碰撞算法。新算法通过定义和计算启发式函数,有效地利用碰撞比特信息来估计节点内待识别标签的数量。新算法根据节点内的标签数量,可在不同节点... 为克服传统二叉树防碰撞算法搜索效率低的缺点,提出了一种基于启发式函数的自适应多叉树防碰撞算法。新算法通过定义和计算启发式函数,有效地利用碰撞比特信息来估计节点内待识别标签的数量。新算法根据节点内的标签数量,可在不同节点和深度,自适应地调整搜索叉数,从而有效地提高了算法的搜索效率。理论分析和仿真实验证明:新算法克服了传统防碰撞算法的缺点,尤其在待识别标签数量较多场合,可有效地减少搜索和识别时间,提高射频识别系统的吞吐率。 展开更多
关键词 射频识别 防碰撞算法 启发式函数 多叉树 吞吐率
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基于启发式函数蚁群算法的VRP优化研究 被引量:1
2
作者 郑小雪 《铁道运输与经济》 北大核心 2010年第1期88-92,共5页
车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排等组合优化问题的有效工具,为此利用启发式函数对传统的蚁群算法进行改进和优化。并通过实例对该方法进行检验,其结果显示,启发式函数蚁群算法的性能,优于传统的蚁群算法。
关键词 车辆路径问题 启发式函数 蚁群算法
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基于双启发式信息蚁群算法的机器人路径规划
3
作者 周晓晖 李研强 +2 位作者 王勇 赵德财 杨逍瑶 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1280-1289,共10页
传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使... 传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使改进算法在局部搜索时受到全局路径的引导,防止过多蚂蚁走入死路,减少初期搜索的盲目性;在转移概率中引入平滑性函数和双重启发式函数,增加了机器人移动的安全性和路径的搜索效率,提高算法对不同环境的适应能力;建立了信息素挥发因子自动更新策略和改进信息素更新规则,避免陷入局部最优,增强蚂蚁的搜索能力,并提升规划路径的质量。仿真实验结果表明,相比于其他的算法,改进的蚁群算法在不同环境中可以规划出更优质、更平滑的路径。 展开更多
关键词 蚁群算法 移动机器人 路径规划 信息素 启发式函数
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一种基于启发式奖赏函数的分层强化学习方法 被引量:11
4
作者 刘全 闫其粹 +2 位作者 伏玉琛 胡道京 龚声蓉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2352-2358,共7页
针对强化学习在应用中经常出现的"维数灾"问题,即状态空间的大小随着特征数量的增加而发生指数级的增长,以及收敛速度过慢的问题,提出了一种基于启发式奖赏函数的分层强化学习方法.该方法不仅能够大幅度减少环境状态空间,还... 针对强化学习在应用中经常出现的"维数灾"问题,即状态空间的大小随着特征数量的增加而发生指数级的增长,以及收敛速度过慢的问题,提出了一种基于启发式奖赏函数的分层强化学习方法.该方法不仅能够大幅度减少环境状态空间,还能加快学习的收敛速度.将此算法应用到俄罗斯方块的仿真平台中,通过对实验中的参数进行设置及对算法性能进行分析,结果表明:采用启发式奖赏函数的分层强化学习方法能在一定程度上解决"维数灾"问题,并具有很好的收敛速度. 展开更多
关键词 分层强化学习 试错 启发奖赏函数 俄罗斯方块 “维数灾”
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运用启发式能量函数观点的无功裕度估算 被引量:15
5
作者 刘群英 刘俊勇 刘起方 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期29-36,共8页
该文利用启发式能量函数思想,分别构建2母线系统、多母线系统的能量函数模型。在此基础上,通过引入优化乘子的保留非线性潮流法(preserving nonlinear flow algorithm,PNFA)计算得到的系统各负荷节点临界电压来求取其补偿前后的临界能量... 该文利用启发式能量函数思想,分别构建2母线系统、多母线系统的能量函数模型。在此基础上,通过引入优化乘子的保留非线性潮流法(preserving nonlinear flow algorithm,PNFA)计算得到的系统各负荷节点临界电压来求取其补偿前后的临界能量值,然后根据各临界能量值得到补偿前后系统的无功裕度,并分析电容器并联补偿对系统电压稳定的影响及补偿前后无功负荷比例增长时各节点电压相角、负荷节点需耗能量值的变化趋势。对2母线系统、IEEE30母线系统的仿真结果与通过连续潮流的计算结果的对比验证该思路的正确性和可行性。 展开更多
关键词 保留非线性潮流法 优化乘子 临界电压 无功裕度 启发能量函数
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强化学习算法中启发式回报函数的设计及其收敛性分析 被引量:13
6
作者 魏英姿 赵明扬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第3期190-193,共4页
(中国科学院沈阳自动化所机器人学重点实验室沈阳110016)
关键词 强化学习算法 启发回报函数 收敛性 马尔可夫决策过程 机器学习 人工智能
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基于启发式搜索策略的测试选择问题研究 被引量:23
7
作者 苏永定 钱彦岭 邱静 《中国测试技术》 2005年第5期46-48,78,共4页
测试选择是测试性设计的最基本步骤之一,本文通过对其数学模型的研究,构造了衡量测试集优劣程度的启发式函数,并由此实现了一种用于测试选择的遗传搜索算法。实例验证表明了该启发式函数的有效性,为测试性设计提供了一个简单有效的方法。
关键词 测试选择 启发式函数 遗传算法
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基于启发式Q学习的FANET可信路由算法 被引量:1
8
作者 赵蓓英 姬伟峰 +2 位作者 翁江 吴玄 李映岐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期162-169,共8页
无人机自组织网络(FANET)是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANE... 无人机自组织网络(FANET)是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANET中的路由选择问题映射为有限马尔科夫决策过程,针对路由层面的黑洞攻击与泛洪攻击,引入数据包转发率与路由请求发送速率,通过模糊推理计算节点的信任值,同时考虑节点的邻居关系,提出一种模糊动态信任奖励机制。结合单跳链路状况设计启发式函数,采用改进的ε-贪婪策略来平衡利用-探索过程,引导当前节点选择最优可信下一跳节点。仿真结果表明,相对AOMDV、TEAOMDV与ESRQ算法,HQTR算法能够有效应对黑洞攻击与RREQ泛洪攻击,降低节点高速运动与网络规模变化所造成的影响,提高数据包投递率与吞吐量,减少路由开销与平均端到端时延。 展开更多
关键词 无人机自组织网络 路由攻击 信任模型 Q学习 启发式函数
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基于启发式强化学习的AGV路径规划 被引量:13
9
作者 唐恒亮 唐滋芳 +2 位作者 董晨刚 尹棋正 海秋茹 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期895-903,共9页
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智... 针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势. 展开更多
关键词 自动引导小车(automated guided vehicle AGV) 强化学习 Q(λ)算法 启发奖励函数 启发动作选择策略 路径规划
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面向蜂窝栅格地图的改进跳点搜索算法研究 被引量:1
10
作者 赵晓东 侯坤 +1 位作者 王建超 宿景芳 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期100-107,共8页
针对跳点搜索算法(jump point search,JPS)在路径规划过程中出现的穿越墙角的不安全行为,提出了一种基于蜂窝栅格地图的跳点搜索算法(honeycomb raster map-JPS,H-JPS)。构建蜂窝栅格地图代替传统栅格地图,在JPS算法的基础上结合蜂窝栅... 针对跳点搜索算法(jump point search,JPS)在路径规划过程中出现的穿越墙角的不安全行为,提出了一种基于蜂窝栅格地图的跳点搜索算法(honeycomb raster map-JPS,H-JPS)。构建蜂窝栅格地图代替传统栅格地图,在JPS算法的基础上结合蜂窝栅格修改了剪枝规则与跳点判断规则,再利用蜂窝栅格特点设计了新的启发式函数来提高搜索效率,通过找寻最远节点的节点更新规则来优化生成的轨迹。利用Matlab仿真平台验证算法的搜索效率和安全性,结果表明,相较于传统JPS算法,采用H-JPS算法进行路径规划能够完全消除危险节点,路径规划时间和长度分别缩短了41.9%和11.1%,显著提高了搜索效率。 展开更多
关键词 蜂窝栅格 跳点搜索 启发式函数 路径规划
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动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
11
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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多模式系统的测试顺序优化 被引量:4
12
作者 杨鹏 邱静 刘冠军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期17-19,共3页
研究了多模式系统的测试顺序优化问题。基于不同模式下测试与故障之间的依赖关系,结合系统故障的先验概率、可用测试的成本以及不同模式的转换费用,构造了该问题的数学描述模型。基于已有的搜索算法提出了一种准多步前向搜索算法,该算... 研究了多模式系统的测试顺序优化问题。基于不同模式下测试与故障之间的依赖关系,结合系统故障的先验概率、可用测试的成本以及不同模式的转换费用,构造了该问题的数学描述模型。基于已有的搜索算法提出了一种准多步前向搜索算法,该算法以信息增益为启发策略,可自动获取平均测试费用最少、且能快速实现系统故障检测与隔离的优化测试顺序。最后实例验证了该算法的正确性,证明该算法可解决实际问题。 展开更多
关键词 测试性设计 测试排序 测试模 启发式函数
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基于Petri网和监督学习的机器人柔性流水车间调度方法
13
作者 李浚 罗继亮 +2 位作者 李旭航 伊思嘉 聂卓赟 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期1008-1016,共9页
机器人柔性流水车间的调度属于组合优化问题,涉及在指数增长的事件序列集合中寻找最优路径.为了借助机器学习和启发式搜索的优势,提高调度优化的求解质量和效率,本文提出了一种基于库所赋时Petri网和监督学习的启发式优化方法.首先,利... 机器人柔性流水车间的调度属于组合优化问题,涉及在指数增长的事件序列集合中寻找最优路径.为了借助机器学习和启发式搜索的优势,提高调度优化的求解质量和效率,本文提出了一种基于库所赋时Petri网和监督学习的启发式优化方法.首先,利用库所赋时Petri网的运行规律,设计了启发式数据集的生成算法;其次,设计库所赋时Petri网的全连接神经网络学习模型,从数据集中学习Petri网行为的启发式;再次,以全连接神经网络模型作为启发式函数,设计了库所赋时Petri网A∗和集束搜索算法;最后,以某机器人柔性流水车间为例,进行了系列数值实验.本文方法获得了该流水车间库所赋时Petri网的高精度启发式,其平均相对误差低于0.05%,基于该启发式的A∗和集束搜索算法均能快速求解给定任务的最优或近似最优的调度策略. 展开更多
关键词 库所赋时Petri网 全连接神经网络 启发式函数 机器人柔性流水车间
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基于启发信息并行求解无环K最短路径 被引量:3
14
作者 刘正平 钟诚 +1 位作者 张雄宝 高楠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第7期1506-1511,共6页
引入适用于非负权图的启发函数评估潜在偏离节点的代价,优先产生代价低的节点对应的候选路径;在迭代计算过程中,当候选偏离节点的代价大于候选路径中K条路径长度时,结束本次候选偏离路径计算,从而避免产生大量无用的候选路径;采用压缩... 引入适用于非负权图的启发函数评估潜在偏离节点的代价,优先产生代价低的节点对应的候选路径;在迭代计算过程中,当候选偏离节点的代价大于候选路径中K条路径长度时,结束本次候选偏离路径计算,从而避免产生大量无用的候选路径;采用压缩邻接链表、组合数组优化图和路径在GPU储存器中的存储,采取顶点并行和边并行方法将比较耗时的删除和恢复节点操作并行化,以及并行化Dijkstra算法,在CUDA平台上设计实现GPU并行求解无环K最短路径算法P_AStart Yen.实验结果表明,P_AStart Yen比同类的GPU并行算法P_Yen平均加速7.30倍、最高加速14.38倍,比串行算法NIYA平均加速349.19倍、最高加速615.03倍. 展开更多
关键词 K最短路径 并行算法 启发式函数 GPU计算 CUDA
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面向路径规划的双向交互多步蚁群算法研究
15
作者 陈旭飞 胡耀炜 +2 位作者 丛培龙 赵启超 汤萍萍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期166-176,共11页
针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索... 针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索,采用自适应步长策略,解决算法陷入局部最优和蚂蚁灵活度不高的问题。使用自适应蚁群种群数量策略和改进启发式函数对算法进行优化,用双向蚁群的节点距离指数来指导算法节点转移,加快算法收敛速度。经实验仿真数据表明,该研究的双向交互多步蚁群算法在路径规划问题上,不仅可以全局快速收敛,而且具有高度稳定性和更短的运算时间,得到的解的质量和收敛速度相较于参考文献中对比的改进蚁群算法、基于终端距离指标的多步蚁群算法更具优越性。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 自适应步长 双向交互 节点距离指数 启发式函数
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改进A^(*)算法的无人车路径规划
16
作者 王海群 甘成通 王福斌 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期117-120,共4页
近年来随着科技的发展私家车不断的普及,汽车数量的不断增加导致交通事故频发,面对这一问题大量学者在不断地进行研究,5G的出现使得无人自动驾驶的实现成为了可能,路径规划是无人驾驶技术的重点研究内容。目前大部分路径规划采用的是传... 近年来随着科技的发展私家车不断的普及,汽车数量的不断增加导致交通事故频发,面对这一问题大量学者在不断地进行研究,5G的出现使得无人自动驾驶的实现成为了可能,路径规划是无人驾驶技术的重点研究内容。目前大部分路径规划采用的是传统的A^(*)算法,但该算法存在搜索范围大、时间长、路径规划效率较低、损耗较大以及路径拐点较多等问题无法规划出最佳路径。这里在此基础上加以改进,通过建立栅格地图,构建新的动态衡量启发式A^(*)算法函数,通过新算法所得新路径再进行路经拐角优化,最后对改进的算法进行仿真并分析和比较,证明了新改进的算法和经过拐角路径优化可得到最佳路径。 展开更多
关键词 无人自动驾驶 路径规划 栅格地图 A^(*)算法 动态衡量启发式函数 拐角优化
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基于强化学习的自主移动机器人反应式自救控制 被引量:2
17
作者 王忠巍 曹其新 +1 位作者 栾楠 张蕾 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1751-1755,共5页
为了解救陷入环境障碍的自主移动机器人,提出了一种基于强化学习的自救脱困控制方法.该方法通过移动机器人与环境的交互作用,能够在线学习实现脱困自救的运动控制策略,并利用机器人自身条件克服环境障碍,避免了实施救援机器人的行动和... 为了解救陷入环境障碍的自主移动机器人,提出了一种基于强化学习的自救脱困控制方法.该方法通过移动机器人与环境的交互作用,能够在线学习实现脱困自救的运动控制策略,并利用机器人自身条件克服环境障碍,避免了实施救援机器人的行动和终止其作业任务所造成的损失.利用工作环境的先验知识指导,设计含有启发信息的强化学习系统回报函数,保证搜索和学习控制策略向正确方向进行,同时提高学习控制器的适应性和鲁棒性.数字仿真证明了通过自学习控制策略实现自救脱困的可行性. 展开更多
关键词 自主移动机器人 反应控制 Q学习 启发回报函数
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基于改进蚁群算法的海上目标搜索路径规划 被引量:3
18
作者 孙艺松 胡海军 +1 位作者 李乐 耿正霖 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期160-164,共5页
针对最大最小蚁群算法(MMAS)在最小时间搜索(MTS)路径规划问题中存在的收敛速度慢和易陷入局部最优问题,提出了一种基于MMAS的改进算法。首先,结合目标运动速度改进启发函数因子;其次,对最优路径进行信息素奖励;另外,使用满足正态分布... 针对最大最小蚁群算法(MMAS)在最小时间搜索(MTS)路径规划问题中存在的收敛速度慢和易陷入局部最优问题,提出了一种基于MMAS的改进算法。首先,结合目标运动速度改进启发函数因子;其次,对最优路径进行信息素奖励;另外,使用满足正态分布的信息素挥发系数自适应的更新信息素,改进后的算法能加快算法收敛速度和避免搜索陷入局部最优。仿真结果表明:改进后的蚁群算法得到的搜索路径搜索到目标的概率更大,且期望搜索时间更短。 展开更多
关键词 目标搜索 路径规划 信息素表 启发式函数 正态分布
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改进跳点搜索算法的移动机器人路径规划 被引量:1
19
作者 陈芹 李燕 樊新宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期81-85,共5页
针对传统跳点搜索算法在路径搜索过程中存在过多扩展节点、搜索时间长、平滑性和安全性差的问题,提出一种跳点搜索算法与B样条曲线的结合算法。引入双向跳点搜索策略,从正反两个方向交替搜索并结合双向的最小实际代价节点当前位置,改进... 针对传统跳点搜索算法在路径搜索过程中存在过多扩展节点、搜索时间长、平滑性和安全性差的问题,提出一种跳点搜索算法与B样条曲线的结合算法。引入双向跳点搜索策略,从正反两个方向交替搜索并结合双向的最小实际代价节点当前位置,改进算法的启发式函数。增加了正反方向最小实际代价节点中间无障碍物结束搜索的方式,避免搜索路径局部最优化。利用3次B样条曲线对生成路径进行曲线优化。仿真结果表明,改进算法与现有路径规划算法对比,在得到安全路径的基础上,扩展节点个数更少,搜索时间更短,搜索效率更高。 展开更多
关键词 跳点搜索 路径规划 曲线优化 启发式函数
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考虑点云骨架特征的未知物体六自由度抓取
20
作者 吴航 谢远龙 +2 位作者 王书亭 魏棋斌 熊体凡 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第7期870-878,共9页
针对机械臂在非结构化环境下对未知物体生成稳定抓取位姿困难的问题,文章提出一种基于点云骨架特征的未知物体六自由度抓取方法。首先,通过深度相机获取包含物体的场景单视角点云,并在物体表面随机采样得到初始采样点,设计考虑L1中值骨... 针对机械臂在非结构化环境下对未知物体生成稳定抓取位姿困难的问题,文章提出一种基于点云骨架特征的未知物体六自由度抓取方法。首先,通过深度相机获取包含物体的场景单视角点云,并在物体表面随机采样得到初始采样点,设计考虑L1中值骨架提取的迭代移动采样算法,保证抓取点最终均匀排布在物体的骨架上;然后,利用骨架点的分布信息和骨架点周围点云的几何信息生成候选抓取位姿,根据抓取器与物体之间的位置关系,使用启发式评价函数评估抓取位姿,从而保证位姿的最优化采样;最后,对不同形状的物体进行仿真实验和实际抓取试验。测试结果表明,文章所提方法可以对常见物体生成稳定的抓取位姿,并能有效拓展到更多形状复杂的未知物体。 展开更多
关键词 非结构化环境 六自由度抓取 点云骨架特征 几何信息 启发评价函数
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