面向矩形区域的多无人机协同覆盖路径规划算法,吴巍炜,刘海龙,无人机广泛的应用于各个领域,其面临的主要限制在于能耗和通信距离。为了解决日渐复杂的任务,无人机通过组成编队相互协同的方式
移动机器人在复杂环境中移动难以得到较优的路径,基于马尔可夫过程的Q学习(Q-learning)算法能通过试错学习取得较优的路径,但这种方法收敛速度慢,迭代次数多,且试错方式无法应用于真实的环境中。在Q
为了实现移动机器人在障碍环境中的路径规划,提出一种改进的混合蛙跳算法(SFLA)。改进算法在原算法基础上引入交叉操作,并在青蛙更新策略中充分利用学习机制;此外提出了一种带控制参数的产生新个体的方法代替
民航航路资源的合理分配与规划,对于民航运输效率和经济价值的提升具有重要意义。文中针对民航航路规划与最优化分析问题,建立了一般化的资源分配模型,并根据实际情况使用模糊数学改进运输模型。为解决路径优化问题
车载导航系统中最重要的功能是路径规划,传统车载导航设备大多采用静态算法,没有采用实时交通信息规划出的路径可能不是最优路径。结合一种动态行程时间表对传统A*算法进行调整,可以有效利用路网实时交通数据规避
MATLAB 用基本蚁群算法进行二维路径规划,后面还有画图显示。
本程序基于MATLAB语言,主要实现的是路径规划的问题,实现三维环境下对运动路径的最优规划。
本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于蚁群算法的三维路径规划算法的仿真
本程序基于MATLAB语言,主要实现的是路径规划的问题,实现二维环境下对运动路径的最优规划。
用于航迹规划的遗传算法多样性改进,周志鹏,周成平,无人飞行器航迹规划的优化目标为寻找最优解或寻找多条互异解,遗传算法作为进化算法,其特性很适用于作为寻找多条互异解的方法,