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基于声纳搜索累积探测概率的平台路径优化方法
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作者 卫翔 刘星璇 +2 位作者 付殿峥 杨天吉 杨家轩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2674-2683,共10页
针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题,提出一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率(cumulative detection probability,CDP),利用时序相关性模型,即(λ,... 针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题,提出一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率(cumulative detection probability,CDP),利用时序相关性模型,即(λ,σ)过程模型,构造单峰CDP计算公式。构建一组目标运动想定,利用贝叶斯后验概率修正目标想定轨迹概率和不同时刻下的CDP。以搜索完成时CDP最大以及CDP达到目标水平时间最短为多目标,在连续时间与连续空间中实现高效搜索,构建面向声纳搜索移动目标的路径优化模型,通过多目标遗传算法给出优化解。与随机搜索模式下的CDP结果比对可以发现,本文方法可以获得更高的CDP,比单目标优化结果所得到的搜索方案具有更高的效率。 展开更多
关键词 声纳搜索 累积探测概率 路径优化 多目标优化 遗传算法
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基于带随机需求的限量弧路径规划概率型邻域搜索算法 被引量:1
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作者 王立斌 安志朋 林丹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期197-201,共5页
针对带随机需求的限量弧路径规划(CARPSD)问题,建立基于期望与方差的数学模型,设计一种概率型邻域搜索算法。采用随机路径扫描产生初始种群,构建最优解集。根据影响解的质量的4个关键指标,构建4种领域结构。应用算法的概率机制,计算邻... 针对带随机需求的限量弧路径规划(CARPSD)问题,建立基于期望与方差的数学模型,设计一种概率型邻域搜索算法。采用随机路径扫描产生初始种群,构建最优解集。根据影响解的质量的4个关键指标,构建4种领域结构。应用算法的概率机制,计算邻域搜索的强度,进行大小邻域结构的转化,指导邻域搜索。通过Restart策略,扩大解空间的范围。实验结果表明,该算法可有效解决CARPSD问题,比自适应较大的邻域算法具有更强的寻优能力。 展开更多
关键词 带随机需求的限量弧路径规划 邻域搜索 概率机制 随机需求 随机路径扫描 相似度
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基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略 被引量:1
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作者 林蔚青 林秀芳 +1 位作者 陈国童 黄惠 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期87-97,共11页
鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径... 鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面:采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明:在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。 展开更多
关键词 无人艇 路径规划 乌鸦搜索算法 反向学习 意识概率
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基于遗传算法的航空磁探仪搜索路径优化算法 被引量:2
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作者 张丹 熊雄 时光 《电光与控制》 北大核心 2017年第1期102-107,共6页
为了合理有效设计近似最优航空磁探仪搜索路径,采用累积探测概率作为适应度评价函数,提出一种基于遗传算法的航空磁探仪搜索路径优化算法。为了使染色体客观表达真实搜索路径,采用变长实数编码的方式;根据目标的先验信息,限定解空间范围... 为了合理有效设计近似最优航空磁探仪搜索路径,采用累积探测概率作为适应度评价函数,提出一种基于遗传算法的航空磁探仪搜索路径优化算法。为了使染色体客观表达真实搜索路径,采用变长实数编码的方式;根据目标的先验信息,限定解空间范围,并且采用规则搜索阵型和随机搜索阵型组合生成初始种群,保证了个体的非劣性和多样性;在遗传算子设计的过程中,提出基于椭圆约束的交叉和变异方法,保证生成的子代符合航空磁探仪搜索连续时间和连续空间的约束。仿真实验结果表明,该算法收敛快、性能稳定,与传统规则搜索阵型相比能够显著提高航空磁探仪的搜索概率。 展开更多
关键词 航空磁异常探测 搜索路径优化 连续时间和连续空间 遗传算法 累积探测概率
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不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响 被引量:9
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作者 吴岸平 郭正 +1 位作者 侯中喜 鲁亚飞 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期35-42,共8页
针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访... 针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。 展开更多
关键词 目标搜索 概率地图 路径规划 载荷参数配置
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一种改进的种群增量学习算法求解带软时间窗的车辆路径优化问题 被引量:3
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作者 谢勇 胡蓉 +3 位作者 钱斌 陈少峰 张桂莲 张笑迪 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期110-116,共7页
针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。提出一种新型的3维种... 针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。提出一种新型的3维种群增量学习模型引导算法执行全局搜索,发现解空间中的优质解区域;设计一种基于客户间距离和惩罚成本相关度的交换操作进一步提高解的质量;提出一种关于时间窗问题性质的插入和逆转操作,对优质解区域进行细致搜索。最后,通过仿真实验和算法比较,验证了该文所提出的IPBIL的有效性。 展开更多
关键词 种群增量学习算法 带软时间窗的车辆路径问题 概率模型 优质解区域 运输总成本 有效性 全局搜索
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基于近似最近邻搜索的改进PRM算法 被引量:14
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作者 薛阳 孙越 +2 位作者 叶晓康 李蕊 华茜 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第11期3211-3217,共7页
针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法。PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索。通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先... 针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法。PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索。通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先最近邻搜索算法,在不降低生成路线图质量的前提下,加快无向路线图的构建速度,减少PRM算法的运行时间。仿真结果表明,改进的PRM算法相较于传统的PRM算法在无向路径图建立时间上减少27.36%~33.27%,使PRM算法效率大大提高。 展开更多
关键词 概率路线图(PRM)算法 无向路径 最近邻搜索 近似最近邻搜索 局部敏感哈希
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混合乌鸦算法求解带软时间窗的车辆路径问题 被引量:1
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作者 闫龙 石小娟 唐源 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3656-3661,共6页
为求解带软时间窗的车辆路径问题,提出一种混合乌鸦搜索算法(hybrid crow search algorithm, HCSA)。设计最小惩罚成本与最小距离成本两种种群初始化规则,根据乌鸦在搜寻食物时的确定性搜索与随机性搜索两种智能搜索行为,将固定感知概... 为求解带软时间窗的车辆路径问题,提出一种混合乌鸦搜索算法(hybrid crow search algorithm, HCSA)。设计最小惩罚成本与最小距离成本两种种群初始化规则,根据乌鸦在搜寻食物时的确定性搜索与随机性搜索两种智能搜索行为,将固定感知概率改进为可自适应调整的动态参数,引入自适应大规模邻域搜索策略,设计多种确定性与随机性邻域搜索算子。与已有文献算例结果及Solomon测试数据库进行对比,其结果表明,HCSA的优化质量优于其它文献算法,可有效求解带软时间窗的车辆路径问题。 展开更多
关键词 软时间窗 车辆路径问题 惩罚成本 乌鸦搜索算法 种群初始化 感知概率 自适应大规模邻域搜索
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