基于改进智能算法的机器人路径规划

文中提出一种改进蚁群算法求解路径规划问题.建立路径距离与转弯总角度的多目标函数,提高规划路径的平滑性和安全性.设计改进启发函数,引入障碍排除机制,提高优质节点的启发性.考虑优质孙节点与目标点距离,提高蚁群算法的全局搜索能力.引入防死锁机制,并记录临时不可选点,避免蚂蚁重复陷入障碍包围.采用改进节点信息素更新规则,提高算法的运行效率.通过不同密度随机障碍实验,证明提出改进蚁群算法的正确性和优越性.结果表明:对比蚁群算法,改进算法在路径长度、转弯总角度上分别提高11.14%和54.26%.

面向U型机坪的停机位分配优化研究

针对U型机坪的停机位分配问题,分析了基于安全的机坪分组运行规则,建立了同一分组和相邻分组机位上航班对的运行冲突约束,以各个停机位空闲时间方差最小化为优化目标函数,构建了停机位分配模型,并采用遗传算法对模型进行优化求解,最后通过国内某机场U型机坪的实际运行数据进行验证。结果表明:与原计划停机位分配方案相比,模型得到的停机位分配方案中的冲突航班对数量减少了75对,消除了所有冲突,降低了运行风险;各个停机位空闲时间的方差减少了26.82%,实现了停机位空闲时间的均衡分布,提高了停机位分配的鲁棒性。