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關(guān)(guān)鍵算法

  • 蟻群算法的基本原理和改進

    蟻群算法基本模型STEP1(外循環(huán))若滿足算法停止規(guī)則,停止計算,輸出計算得到的最好解給定外循環(huán)的最大數(shù)目,表明有足夠的螞蟻工作當前最優(yōu)解連續(xù)K次相同而停止,K是給定的整數(shù),表示算法已收斂◆給定優(yōu)化問題的下界和誤差值,當算法得到的目標值同下界之差小于給定的誤差值時,算法終止否則使螞蟻s(1≤s≤m)從起點出發(fā),用L(S)表示螞蟻S行走的城市集合,初始L(s)為空集。設(shè)m只螞蟻在圖的相鄰節(jié)點間移動,協(xié)作異步地得到解。螞蟻計算出下一步所有可達節(jié)點的一步轉(zhuǎn)移概率,并按此概率實現(xiàn)一步移動,依此往復。一步轉(zhuǎn)移概率由圖中每條邊上的兩類參數(shù)決定:信息素值、可見度(即先驗值)。信息素的更新有2種方式:揮發(fā)——所有路徑上信息素以一定比率減少增強——給評價值“好”(有螞蟻走過)的邊增加信息素蟻群算法基木模型令我們以求解平面上n個城市的TSP問題(1,2,…,n)表示城市號為例說明ACA的模型。n個城市的TSP問題就是尋找通過n個城市各次且最后回到出發(fā)點的最短路徑蟻群算法研究現(xiàn)狀令ACA是模擬自然界中真實蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進化算法。10年多來的研究結(jié)果已經(jīng)表明:ACA用于組合優(yōu)化具有很強的發(fā)現(xiàn)較好解的能力,具有分布式計算易于與其他方法相結(jié)合、魯棒性強等優(yōu)點,在動態(tài)環(huán)境下也表現(xiàn)出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問題方面,與遺傳算法、模擬退火算法等算法比較,ACA仍是最好的解決方法之一。

    標簽: 螞蟻算法

    上傳時間: 2022-03-10

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  • 基于圖的機器人路徑規(guī)劃螞蟻算法

    移動機器人路徑規(guī)劃尤其是未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃是機器人技術(shù)中的一個重要研究領(lǐng)域,得到了很多研究者的關(guān)注,并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優(yōu)化算法,但是此類問題屬于N-Hard問題,尋求更佳的算法就成為該領(lǐng)域的一個研究熱點。為此,根據(jù)機器人路徑規(guī)劃算法的研究現(xiàn)狀和向智能化,仿生化發(fā)展的趨勢,研究了一種基于圖的機器人路徑規(guī)劃螞蟻優(yōu)化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模,并用一個狀態(tài)矩陣表示其狀態(tài),由此構(gòu)造出一個連通圖,由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為,從而得到避碰的優(yōu)化路徑。最后,借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識,用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合計算機仿真結(jié)果,證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止,對于未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃,人們已經(jīng)探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規(guī)劃方法、滾動窗口規(guī)劃方法、非啟發(fā)式方法及各類定位、導航方法等等。近年來,不少學者用改進的遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環(huán)境下機器人路徑進行了規(guī)劃機器人路徑規(guī)劃算法向智能化、仿生化發(fā)展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性,諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等,尤其對于未知環(huán)境,不少路徑規(guī)劃算法的復雜度較高,甚至無法求解,根據(jù)日前的研究現(xiàn)狀和不足,本文提出了一種用于解決未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃的基于圖的螞蟻算法,理論分析和實驗結(jié)果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內(nèi)容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎(chǔ)上,用一個狀態(tài)矩陣表示其狀態(tài),由此構(gòu)造一個連通圖,由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為,從而得到避碰的優(yōu)化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析,結(jié)合計算機仿真,證明了本文算法的有效性和收斂性

    標簽: 機器人 路徑規(guī)劃 螞蟻算法

    上傳時間: 2022-03-10

    上傳用戶:kingwide

  • 圖靈系列之算法圖解

    不多說,算法必備的書籍,N多大牛推薦過的,程序員必看,一本可以以輕松心情閱讀的算法書籍。

    標簽: 算法圖解

    上傳時間: 2022-06-21

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  • AD采集濾波算法

    AD濾波算法函數(shù)模塊說明:  一、該模塊包含濾波算法有:中位值濾波、中位值平均濾波、遞推平均濾波、一階滯后濾波。用戶可根據(jù)項目不同情況選用不同的濾波算法。1.1、中位值濾波:連續(xù)采樣N次(N取奇數(shù)),把N次采樣值按大小排列,取中間值為本次有效值。適用范圍能有效克服因偶然因素引起的波動干擾,對溫度、液位的變化緩慢的被測參數(shù)有良好的濾波效果。不過對流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜。1.2、中位值平均濾波:連續(xù)采用N個數(shù)據(jù),去掉一個最大值和一個最小值,然后計算N-2個數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。適用范圍:對應(yīng)偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。但是測量速度較慢, 比較浪費RAM。1.3遞推平均濾波:把連續(xù)取N個采樣值看成一個隊列,隊列的長度固定為N,每次采樣到一個新數(shù)據(jù)放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數(shù)據(jù),把隊列中得N個數(shù)據(jù)進行算術(shù)平均運算,就可以獲得新的濾波結(jié)果。適用范圍:對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高,適用于高頻振蕩的系統(tǒng)。缺點是靈敏度低,對偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差,不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差,不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合。1.4、一階滯后濾波:對周期性干擾具有良好的抑制作用,適用于波動頻率較高得場合。缺點就是相位滯后,靈敏度低,滯后程度取決于a的大小,不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/2的干擾信號。本次濾波結(jié)果result=(1-a)*本次采樣值+a*上次值。a=(0~1)

    標簽: 單片機 ad采集 濾波算法

    上傳時間: 2022-07-28

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  • matlab數(shù)學建模算法全收錄 超清書簽版

    matlab數(shù)學建模算法全收錄 超清書簽版

    標簽: matlab 數(shù)學建模 收錄 算法

    上傳時間: 2013-05-15

    上傳用戶:eeworm

  • 視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究

    視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究

    標簽: 視頻圖像 格式轉(zhuǎn)換 芯片 算法研究

    上傳時間: 2013-05-25

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  • N系列射頻同軸連接器

    N系列射頻同軸連接器

    標簽: 射頻 同軸連接器

    上傳時間: 2013-06-29

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  • 精通:VISUAL C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    精通:VISUAL C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    標簽: VISUAL 指紋 模式識別

    上傳時間: 2013-06-01

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  • VISUAL+C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    VISUAL+C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    標簽: VISUAL 指紋 模式識別

    上傳時間: 2013-04-15

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  • VISUAL+C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    VISUAL+C++指紋模式識別系統(tǒng)算法及實現(xiàn)_0

    標簽: VISUAL 指紋 模式識別

    上傳時間: 2013-05-29

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