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基于平滑A^*算法的移动机器人路径规划 被引量:111
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作者 王红卫 马勇 +1 位作者 谢勇 郭敏 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1647-1650,1655,共5页
栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节... 栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节点删除,建立平滑A*模型.仿真结果表明,平滑A*算法优于Ant(蚁群),Anyti me D*算法.平滑A*算法路径长度降低约5%,累计转折次数降低约50%,累计转折角度减少30%~60%.平滑A*算法能处理不同栅格规模下、障碍物随机分布的复杂环境下移动机器人路径规划问题. 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 平滑A*算法 随机障碍物分布 栅格规模
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基于改进A~*算法的越野路径规划研究 被引量:29
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作者 吴天羿 许继恒 +1 位作者 刘建永 廖伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第6期1724-1726,共3页
针对车辆的越野路径规划问题,研究并分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响。引入了窗口移动法对地形进行先期的坡度计算和通行性分析,就轮式车辆和履带式车辆分别建立了地表属性的粗糙度评价指标,并采用面积占优法将地... 针对车辆的越野路径规划问题,研究并分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响。引入了窗口移动法对地形进行先期的坡度计算和通行性分析,就轮式车辆和履带式车辆分别建立了地表属性的粗糙度评价指标,并采用面积占优法将地表属性栅格化。通过建立禁忌表,叠加了坡度与粗糙度的约束影响以减少搜索范围,提高搜索效率。构造了改进A*算法的估价函数,并结合expand表、open表、closed表以及path表设计了考虑坡度和粗糙度约束的路径优化算法。仿真结果表明,该算法能够快速有效地实现符合真实地形环境的越野路径规划。 展开更多
关键词 A*算法 越野路径规划 坡度 地表属性 粗糙度
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改进A^*算法及其在GIS路径搜索中的应用 被引量:16
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作者 李志建 郑新奇 +1 位作者 王淑晴 杨鑫 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期3116-3119,共4页
路径选择在实际运用中主要追求的是最优而不是最短。为此通常采用精度换效率的策略。这种策略虽然在一定程度上达到了路径搜索的任务要求,但如果能在精度和效率之间综合取值的话,效果往往会更令人满意。采用了一种改进的A*算法来实现这... 路径选择在实际运用中主要追求的是最优而不是最短。为此通常采用精度换效率的策略。这种策略虽然在一定程度上达到了路径搜索的任务要求,但如果能在精度和效率之间综合取值的话,效果往往会更令人满意。采用了一种改进的A*算法来实现这一目的。主要是通过变权值的方式来控制算法的搜索精度和搜索效率。实验证明,改进的A*算法可以实现最优路径的选择,且效率有很大的提高。 展开更多
关键词 A^*算法 DIJKSTRA算法 最短路径 时间复杂度
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基于改进A^*算法的无人机航路规划方法研究 被引量:21
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作者 穆中林 鲁艺 +1 位作者 任波 张斌 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期297-300,共4页
提出了一种基于改进A*算法的无人机航路规划方法,解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题。仿真结果表明,该方法计算速度快,易于实现。
关键词 无人机 航路规划 改进A^*算法
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基于A*算法的无人机攻击轨迹解算 被引量:16
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作者 张得舒 黄长强 +1 位作者 丁达理 丁锋 《电光与控制》 北大核心 2011年第3期18-20,65,共4页
借鉴飞行器航迹规划方法,提出用A*算法来解算无人机攻击轨迹。首先对原始地图进行预处理,基于威胁信息等效为山峰的思想,生成了三维等效数字融合地图;然后,利用介绍的A*算法,对路径寻优进行建模仿真,实时规划出无人机攻击目标的轨迹;最... 借鉴飞行器航迹规划方法,提出用A*算法来解算无人机攻击轨迹。首先对原始地图进行预处理,基于威胁信息等效为山峰的思想,生成了三维等效数字融合地图;然后,利用介绍的A*算法,对路径寻优进行建模仿真,实时规划出无人机攻击目标的轨迹;最后,通过分析算法的时间复杂度,结合攻击轨迹仿真结果,得到了可以在无人机攻击目标时快速生成攻击轨迹的结论。 展开更多
关键词 无人机 攻击轨迹 融合地图 A*算法 威胁区
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基于A^*算法的无人机航路规划算法 被引量:21
6
作者 席庆彪 苏鹏 刘慧霞 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第11期5-9,共5页
针对无人机航路规划空间建模和规划算法的设计问题,研究了地理地形、敌方雷达和禁避飞区等约束条件的建模问题;针对规划空间较大时,A*算法规划时间长信息存储量大这一问题,将规划分为两步,应用A*算法进行离线规划生成预规划航路,以预规... 针对无人机航路规划空间建模和规划算法的设计问题,研究了地理地形、敌方雷达和禁避飞区等约束条件的建模问题;针对规划空间较大时,A*算法规划时间长信息存储量大这一问题,将规划分为两步,应用A*算法进行离线规划生成预规划航路,以预规划航路作为参考选择局部目标点进行在线规划;为了使得规划航路满足无人机的机动性能约束,利用3次B样条曲线对航路进行平滑处理。仿真结果表明,该算法性能优于稀疏A*算法,适用于无人航路规划的工程应用。 展开更多
关键词 无人机 航路规划 A^*算法 离线规划 在线规划
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基于DPSO的改进AO^*算法在大型复杂电子系统最优序贯测试中的应用 被引量:19
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作者 蒋荣华 王厚军 龙兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1835-1840,共6页
针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实... 针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实例验证表明,该算法不仅有效地降低了计算复杂度,大大减少测试代价,缩短测试时间,而且避免了原有AO^*算法当备选的测试集太大时容易出现“计算爆炸”的缺点. 展开更多
关键词 离散粒子群算法 AO^*算法 序贯测试 哈夫曼编码 可测性设计
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基于改进A^*算法的飞行器三维航迹规划算法 被引量:19
8
作者 任波 周焘 于雷 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期324-326,共3页
提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比... 提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比较,传统算法需要35 s左右收敛得到优化航迹并且代价函数为32.15;改进算法能在24 s内找到代价函数最优的飞行器三维航迹且代价函数为28.26,仿真结果表明改进A*算法在收敛速度和最优路径代价函数结果都明显优于传统算法,是一种有效的三维航路规划方法。 展开更多
关键词 航迹规划 改进A^*算法 数字地形
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基于改进稀疏A~*算法的高超声速飞行器航迹规划技术 被引量:22
9
作者 孟中杰 黄攀峰 闫杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期182-186,共5页
文章首先全面分析高超声速飞行器航迹规划的特殊性,然后对威胁场模型和规划过程中所要考虑的几何约束、性能约束、热流约束、燃料/路径等约束条件进行建模,再将航迹规划问题划分为参考航迹规划和可飞航迹规划两部分,设计高超声速飞行器... 文章首先全面分析高超声速飞行器航迹规划的特殊性,然后对威胁场模型和规划过程中所要考虑的几何约束、性能约束、热流约束、燃料/路径等约束条件进行建模,再将航迹规划问题划分为参考航迹规划和可飞航迹规划两部分,设计高超声速飞行器航迹规划完整流程和一种改进的变步长稀疏A*算法,最后进行了仿真分析。仿真结果表明:规划出的航迹满足高超声速飞行器各种可飞行要求,并能够避开各种威胁,且规划时间短,稳定性好。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 航迹规划 改进的稀疏A*算法
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A^*算法改进及其在动态最短路径问题中的应用 被引量:16
10
作者 邹亮 徐建闽 朱玲湘 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2007年第1期32-36,共5页
动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一.为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能... 动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一.为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能够求解满足先进先出原则的动态网络中两节点间最短路径问题.在以广州市交通路网为基础的动态网络上对DA*算法进行试验.试验结果表明,Dijkstra算法的和A*算法的平均计算时间分别是DA*算法的6.55和1.43倍. 展开更多
关键词 智能交通系统 动态路径诱导 最短路径 A^*算法 先进先出原则 一致性原则 广州市电子地图
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基于A*算法的远程导弹三维航迹规划算法 被引量:31
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作者 宋建梅 李侃 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期613-617,共5页
提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避... 提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避和威胁回避.仿真实验表明,该方法能够直接规划出三维空间中满足导弹过载约束的最优航迹. 展开更多
关键词 远程导弹 三维航迹规划 A*算法 搜索空间
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基于改进A*算法的滑翔飞行器轨迹规划 被引量:8
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作者 卢青 周军 呼卫军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2758-2763,共6页
为了研究滑翔飞行器再入过程中的侧向机动问题,A*算法的相关理论被引入到轨迹规划中。飞行距离较远时,地球的曲率必须加以考虑,且再入过程中飞行器会受到各种过程约束。针对现有规划方法中在平面上进行A*算法推演的局限性,本文提出了一... 为了研究滑翔飞行器再入过程中的侧向机动问题,A*算法的相关理论被引入到轨迹规划中。飞行距离较远时,地球的曲率必须加以考虑,且再入过程中飞行器会受到各种过程约束。针对现有规划方法中在平面上进行A*算法推演的局限性,本文提出了一种基于椭球面A*算法的轨迹规划方法。通过推导将过程约束引入A*算法搜索过程中,从而规划出合理的轨迹。仿真结果表明,本文所提出的方法能够快速地对再入段的轨迹进行有效规划,具有很强的实用性。 展开更多
关键词 A*算法 滑翔飞行器 轨迹规划 椭球面
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基于A*算法的实时航迹规划方法研究 被引量:7
13
作者 史宗鹏 杜萍 毕义明 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2006年第5期79-82,共4页
根据巡航导弹实时航迹规划时效性强、弹载计算设备的运算速度和内存容量有限等特点,将巡航导弹的机动性能约束与规划空间的划分结合起来,构造了一个较小的搜索空间,然后在此缩小了的搜索空间内利用A*算法具有的启发式特点,可在有效时间... 根据巡航导弹实时航迹规划时效性强、弹载计算设备的运算速度和内存容量有限等特点,将巡航导弹的机动性能约束与规划空间的划分结合起来,构造了一个较小的搜索空间,然后在此缩小了的搜索空间内利用A*算法具有的启发式特点,可在有效时间内搜索到满足要求的可行航迹.最后,通过一个例子对A*算法进行了验证. 展开更多
关键词 巡航导弹 实时航迹规划方法 A*算法 规划空间
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基于多目标A~*算法的游戏NPC路径规划 被引量:7
14
作者 刘大瑞 钱程 林涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2279-2282,共4页
为游戏中非玩家控制角色(NPC)设计自动寻路算法是人工智能领域研究的一大热点,随着游戏环境的复杂化,仅仅将路径长度作为游戏NPC路径规划的目标已经不能满足真实游戏场景的寻路要求。实际的游戏寻路需要获得满足多个目标的折中最优路径... 为游戏中非玩家控制角色(NPC)设计自动寻路算法是人工智能领域研究的一大热点,随着游戏环境的复杂化,仅仅将路径长度作为游戏NPC路径规划的目标已经不能满足真实游戏场景的寻路要求。实际的游戏寻路需要获得满足多个目标的折中最优路径,这才符合人工选择的路径结果。由此,提出了基于代价向量多目标A*算法的路径规划方法——MOVA*算法。通过将新方法寻路结果与人工选择路径进行实验对比,得出所提算法比传统路径规划算法实时性高、灵活性强,其获得更加智能、接近人工选择路径的寻路结果。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标A*算法 游戏NPC 路径规划
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基于数据链的无人机航路规划A*算法研究 被引量:6
15
作者 马向玲 陈旭 雷宇曜 《电光与控制》 北大核心 2009年第12期15-17,21,共4页
介绍了无人机航路规划技术的现状,对数据链体制下的无人机通信指挥模式进行了研究,结合数据链改进了A*算法,引入惯性权重系数,并使用了线性权值自适应方法。M atlab仿真表明,该算法很好地实现威胁回避及地形回避。
关键词 无人机 航路规划 A*算法 战术数据链
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基于自适应A^*算法和改进遗传算法的反舰导弹航路规划 被引量:6
16
作者 李红亮 宋贵宝 刘铁 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期7-11,18,共6页
以计算时间和航程距离为优化指标,以反舰导弹机动性、最大动力航程、各种通行障碍为约束条件,提出了反舰导弹射前航路优化的改进A*算法和改进遗传算法。改进A*算法通过构建一个网络来搜索次优路径,在搜索过程中,网络节点间距和节点密度... 以计算时间和航程距离为优化指标,以反舰导弹机动性、最大动力航程、各种通行障碍为约束条件,提出了反舰导弹射前航路优化的改进A*算法和改进遗传算法。改进A*算法通过构建一个网络来搜索次优路径,在搜索过程中,网络节点间距和节点密度随战场环境自适应改变。该算法以更小的计算量获得更优的航路,而且能够应对复杂程度很高的战场环境。改进遗传算法通过实数编码技术和初始种群智能化创建方法,生成具有可变长的染色体和全部由可行解组成的初始种群,避免了初始种群中由于存在大量非可行解而导致搜索效率降低的问题。最后,对两种改进算法在不同复杂程度的作战环境中进行了仿真实验,结果表明,改进A*算法适合用于复杂战场环境下的实时航路规划,改进遗传算法则适合用于导弹发射前并且精度要求高的航路规划。 展开更多
关键词 反舰导弹 航路规划 自适应A*算法 改进遗传算法
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动态目标的Field D*算法及路径的提取计算 被引量:5
17
作者 高博 徐德民 张福斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期98-102,共5页
FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并... FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。 展开更多
关键词 FIELD D*算法 动态规划 路径提取
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A^*算法在游戏地图寻径中的几种改进策略研究 被引量:20
18
作者 陈刚 付少锋 周利华 《科学技术与工程》 2007年第15期3731-3736,共6页
A*算法是目前游戏地图寻径中应用最广泛的算法。分析了A*算法,针对游戏开发指出了标准A*算法的不足,研究并提出了几种改进策略和编程实现的方法。实验结果表明,提出的改进方法确实提高了算法的搜索效率和路径的平滑程度,更加适合游戏开发。
关键词 A^*算法 地图寻径 启发式搜索 二叉堆
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图搜索中A*算法的SQL解法 被引量:3
19
作者 贾纳豫 李慧 楼荣生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1999年第8期51-53,共3页
讨论图搜索的A*算法和SQL算法,利用数据库存储图中原始数据,借助SQL语言来生成A*算法要求取的解,简化了编程。
关键词 图搜索 A*算法 SQL语言 数据库
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基于A^*算法的边坡稳定分析方法 被引量:3
20
作者 郭炳跃 张发明 +1 位作者 刘建东 薛怀友 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2297-2301,共5页
岩质边坡的失稳大都是沿各软弱结构面而发生的,其滑动面往往是软弱结构面的组合,呈阶梯状。岩石边坡中存在大量的随机结构面,从中找出抗剪力最小的滑裂面是边坡工程中的一个研究方向。在岩体结构面调查统计的基础上,用随机网络模拟再现... 岩质边坡的失稳大都是沿各软弱结构面而发生的,其滑动面往往是软弱结构面的组合,呈阶梯状。岩石边坡中存在大量的随机结构面,从中找出抗剪力最小的滑裂面是边坡工程中的一个研究方向。在岩体结构面调查统计的基础上,用随机网络模拟再现结构面的空间分布,在此基础上应用A*算法,搜索出岩石边坡的临界滑裂面,并对临界滑裂面上的边坡体任意斜条分,与Sarma分析方法相结合,形成一种改进的分析岩石边坡稳定性的方法——Sarma-A*分析法,通过工程实例验证该方法的合理性。 展开更多
关键词 结构面 A^*算法 Sarma分析方法 Sarma-A^*
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