蚁群算法在迷宫最优路径问题中的应用

该文将蚁群算法应用于迷宫最优路径问题。针对迷宫最优路径问题的特点,将蚁群分成两组,分别从迷宫的起点和终点出发,每只蚂蚁按迷宫的行走规则向前移动。对移动的蚂蚁定义了三种生命周期,只有满足特定行为的蚂蚁所走过的路径才能构成迷宫问题的可行解。对不同规模迷宫问题的实验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效算法。

注水法求解迷宫最优路径

根据灌溉系统的工作原理,提出注水法算法应用于求解迷宫最优路径问题。设定迷宫为一个灌溉系统,水从迷宫的入口注入,通过迷宫的通路水从迷宫的出口流出。从入口注入的水沿通路流向各个方向,在通路的各个位置记忆水流到达的时间。当迷宫出口有水流到达时,从出口到入口根据记录在通路上的时间逐步减小的原则逆向寻找入口就可找到迷宫的所有最优路径。该算法的空间复杂度和时间复杂度同迷宫的规模成线性关系。实验结果显示该算法是一种求解迷宫问题的有效算法。

基于自动机的迷宫路径规划求解算法优化

针对迷宫在求最优路径时存在冗余点多、内存开销大的问题,文中以自动机为基础,提出了一种针对复杂大规模迷宫中的Dijkstra优化算法。首先建立能够描述迷宫行走逻辑的自动机模型,结合其结构性质删除可行路径中的冗余点,在删除后的路径中筛选关键节点进行保存,最后在简化后的模型上用Dijkstra算法计算最短路径。仿真结果表明,与传统Dijkstra算法相比,在最终所得路径一致的情况下,此算法执行命令的次数更少、遍历节点个数更少,寻找随机大规模迷宫的最优路径用时更少。

蚁群算法求解迷宫最优路径

提出了基于蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。设定两组蚂蚁分别分布在迷宫中距离入口、出口路径长度为k的前沿位置,根据移动规则,相向爬行。迷宫中各位置记忆蚂蚁信息素量和至迷宫入口、出口的路径长度。蚂蚁爬行至一新位置后,根据当前位置的信息而修改周边位置至入口或出口的路径长度,从而形成一条宽度为3的路径信息带。蚁群在迷宫中爬行使得迷宫中记忆了大量的路径信息,从而容易实现两段路径的拼接,提高了蚂蚁寻找到达目的地最优路径的效率。不同规模迷宫的试验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效解法。

基于TdPN的迷宫问题求解

在对传统迷宫求解算法的不足进行分析的基础上,提出一种新的基于时延Petri网求迷宫通路的算法(Algo-rithm of Maze problem based on TdPN,M-TdPN)。先将迷宫中冗余点填充为墙,再将简化后的迷宫转换成时延Petri网,利用Petri网的并发性,保证运行过程中每个参与活动的托肯个体都有自己的活动轨迹,最终出口库所中每个托肯上附着的全序时间线即为迷宫中通路。算法有效地提高了迷宫中可行路径的搜索效率。仿真结果表明,对多拐点、大规模的复杂迷宫的求解效果优于回溯法。

基于细胞自动机的迷宫问题求解

提出了一种在计算机上求解迷宫问题的新方法,将迷宫布局看作只有2种状态的点阵,利用细胞自动机的演化规则消除了迷宫中的分支,最后只保留迷宫中真正的通道.通过实验说明了该算法的可行性.

基于八方向跟踪算法的迷宫问题新解

本文提出了一个基于八方向跟踪算法的破解迷宫问题的新方法,避免了用深探法或广探法求解迷宫问题的诸多问题,它不仅为计算机的解题提供了一个快捷的算法,而且也为人工或机器人破解提供了一个无需记忆的简便方法。另外,本文还给出了迷宫次佳通路和最佳通路(即捷径)的求解算法;岔道剔除算法和最佳八连通选择算法。本文的所有方法尽管是针对求解单通路迷宫提出来的,但算法对多通路和有环的迷宫也同样有效。

分布式资源的Web服务组合机制

单个资源的服务往往不能满足任务需求,而多个服务的组合却可以派生出新的服务。为此,模拟迷宫求解的思路,设计了一套通用服务组合算法,将分布式资源提供的可用服务看作为迷宫中的条条道路,而将服务组合方案看作为连接迷宫入口和出口的一条通路,通过服务与服务、服务与需求之间的功能性关联,自动生成满足任务需求的服务组合方案。模拟实验验证了方法的有效性。

广度优先搜索在迷宫问题中的应用

迷宫问题是典型的问题,求解迷宫问题的已有算法大多利用栈来实现,文章利用广度优先查找的方法来解决迷宫问题,给出了一个具体的迷宫例子,详细分析解决的步骤,介绍算法采用的数据结构,并给出算法的完整代码实现。

抗干涉齿轮集机构的优化编码方法

建立了抗干涉齿轮集(counter-meshing gears,CMG)机构编码的基本概念,提出了基于迷宫映射的图论设计方法,物理概念清晰、简洁易用。采用迷宫映射方法和“关键阱格点”互斥的“十字叉”判据,将CMG机构的编码问题转换为图论中顶点着色问题,揭示了这种锁机构的组合数学原理。对于导出的图G(V,E),其顶点集V(G)按色数χ(G)着色,可得到CMG机构的优化编码,即复合齿轮的齿轮层数最少。

迷宫问题的图论解法探讨

迷宫问题是《数据结构》中是作为栈的典型应用举例,且迷宫是以二维数组来存储的,表面上看似乎迷宫问题是一种特殊问题的解决方法,其实迷宫问题是一种特殊形式的图的问题。因此,迷宫问题总是可以转化为图的问题来解决的。讨论如何将迷宫问题转化成图的问题,以及如何利用图的算法来解决迷宫问题。

用粒子群算法求解迷宫问题

针对传统算法求解迷宫问题存在效率较低的问题,提出了用粒子群算法求解迷宫问题的方法。重新设计了粒子的编码和定义了粒子的适应度值,成功实现了问题到算法的建模。针对不同类型的迷宫问题进行了实验,结果表明:算法具有较好的性能和效率。

迷宫问题的路径优化

迷宫问题是图形学、图论和数据结构等领域中的一个经典问题。目前解决迷宫问题的算法主要包括传统算法以及智能算法两大类。如何更好的解决迷宫问题获得最优路径一直是有待解决的问题。首先基于蚁群算法获得导航路径,然后利用粒子群算法优化导航路径获得近似最优化路径。实验仿真表明,利用粒子群算法优化后的路径效果十分令人满意。

用人工智能中的搜索原理解决迷宫问题

迷宫问题是一个经典的程序设计问题,它要求用计算机编程的方法求解出从迷宫的入口到出口的所有路径。本文采用人工智能中的搜索原理,介绍了求解迷宫问题的基本思想以及实现方法。分析了用C语言编程的思路并给出了详细的程序设计语句,通过调试和运行总结出了一种极为简便、易于理解、易于编程的新方法。

基于迷宫问题的回溯法求解及算法实现

本文将利用迷宫问题作为实例,首先给出了走迷宫的问题描述;其次对网格状迷宫利用二维数组进行存储,模拟出走迷宫时行进方向的回溯法探测过程;最后利用C++编程语言给出了解决迷宫问题的递归算法和非递归算法。最终在迷宫中找到一条最佳路径。

利用计算机求解迷宫问题的新方法

通过对传统的“堆栈法”求解迷宫问题的思想及实现方法的分析 ,总结了传统方法在求解过程中存在的问题 ,提出了一种更为简便、易于理解。

改良填充法实现和解决迷宫问题

与传统的“回溯”法相比,用填充法解决迷宫问题具有节约空间、提高效率的优点。本文探讨了填充法实现过程中的若干操作层面的问题,例如：如何快速扫描所有死路,如何解决单一出口的环路问题,如何填充稀疏空地等,提出了改良填充法,最后给出了用改良填充法解决迷宫问题的C程序。

可变的蜂巢形迷宫最短路径算法

分析了随机可变的蜂巢形迷宫的最短路径算法和移动算法,阐述了迷宫的构建,分析了算法步骤,分别分析了最短路径算法在最坏情况和最好情况下的时间空间复杂度。

基于迷宫问题遗传算法的复合材料铺层数量优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考迷宫问题的解决方法,保留普通遗传算法的框架,改变求染色体的适应度值的计算过程,找出满足要求的最少铺层数量的解。在求适应度值过程中增加逐位解释环节,以得不同铺层数量的解。在求适应度值过程中增加解码、剔除无效项、对称环节,以满足复合材料铺层角角度离散、铺层角要少于4层连续相同、对称这些常见要求。结合示例,指出将逐位解释范围分段,可以提高计算效率。该方法实现了对复合材料产品的铺层数量和角度的同时优化,可以实现产品的经济性和轻量化。

基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径

蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。该文在蚁群算法的选择策略方面进行改进,提出了基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。