快速动态优先搜索树的实现及其应用

对形如([x1:x2],[-∞:y])的二维查询问题,提出一种快速的、易于实现的动态优先搜索树数据结构及其相关算法,采用只在叶节点存储数据的结构,以及在常数时间内实现旋转操作的算法。设n为数据点的个数,k为满足搜索条件的解的个数,则该动态搜索树空间复杂度为O(n),插入、删除操作的时间复杂度为O(logn),搜索复杂度为O(logn+k)。

利用改进的回溯算法求解3着色问题

介绍了3着色问题,阐述了回溯算法与静态搜索树,提出了动态搜索树的概念,给出了一个基于动态搜索树的回溯算法,以3着色问题为例,说明该算法所用时间少于静态搜索树方法.

移动机器人实时采样路径重规划

针对传统采样规划算法因随机性强,在动态环境中重规划时路径质量差,抖动严重,实时优化效果不明显等问题,提出了一种利用反向生长最优快速搜索随机树的实时采样重规划算法DRT-RRT^(*)(Dynamic Real-Time RRT^(*))。引入基于三角不等式的剪枝策略对路径进行平滑处理以减少路径拐点;提出了组合采样策略和局部终点跳动策略,将优化目标由全局路径聚焦于机器人当前位置至最近路径拐点的局部路径段,实时对执行路径段进行修正,进而提高路径质量的稳定性;在路径重规划时仅对受影响的随机树枝进行修剪,并在随机树重新生长时引入了目标偏置采样策略,与组合采样策略共同作用,提高路径搜索速率和稳定程度;将DRT-RRT^(*)与RRT^(*)和增加了三角不等式剪枝策略的RRT^(*)-Pruning进行仿真对比分析,实验结果验证了DRT-RRT^(*)重规划的高效性和稳定性。