基于A^(*)算法的图书馆智能机器人导航方法研究

传统的图书馆管理员完成图书日常管理效率低,人工成本大。针对此问题,利用机器人技术不仅减少了大量人工成本的投入,其准确性、高效性都优于以往传统的人工管理模式,可以帮助图书馆管理员实现日常管理。本文以图书馆引导机器人为研究对象,对机器人的导航和定位进行研究。利用A*算法进行路径规划,寻找出最短路径,辅助机器人自主定位,从而达到引导读者快速完成图书借还的目的。

融合目标导向和跳跃点改进A算法的煤矿巡检机器人路径规划

针对煤矿巡检机器人采用A算法规划路径效率低、安全性差等问题,提出了一种融合目标导向和跳跃点改进A算法的煤矿巡检机器人路径规划方法。首先,在传统A算法中引入碰撞约束机制,改进节点搜索条件,使得获得的节点与周围障碍物节点保持一定的安全距离;其次,通过融合目标导向和跳跃点优化A算法,剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索效率;最后,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径长度并提高路径平滑性。仿真结果表明,该算法能够有效提升煤矿巡检机器人的工作效率和安全性。

基于WOA算法的新能源分布式发电配电网故障检测

分布式发电(DG)以清洁能源作为供应接入配电网中,但DG的大量渗透使得电力系统结构复杂化。针对含有DG的配电网中故障识别问题,提出在初始种群和收敛方式两方面的改进鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)模型并进行求解。在MATLAB上搭建了33节点配电网进行仿真实验,结果表明改进鲸鱼优化算法求解速度快、迭代次数少、准确率达96%,能快速准确地定位故障。

A~*算法在游戏地图寻径中的应用与实现

寻径算法主要解决如何从图中寻找一条从起点到目标点的路径问题。本文分析了网络游戏中地图文件结构,比较了几种地图寻径算法,并重点介绍了一种典型的启发式搜索算法—A*算法原理及其在游戏地图寻径中的具体实现方法。该算法简单、快捷,在实际应用中获得了较好的效果。

新型ART-2A算法及其在BIT故障诊断中的应用

在故障诊断过程中由于样本获取困难 ,无监督分类方法日益得到重视。自适应共振理论 (ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自组织识别的神经网络。作者发现标准 ART- 2算法存在预处理信号畸变问题、同相位不可分问题 ,由此提出了新的 F1 层非线性变换函数、F2 层竞争学习算法和输入预处理方法。该新型ART- 2 / 2 A算法的输入域由原来的非负实数域扩大到整个实数域 ,并且能够正确区分标准 ART- 2 / 2 A算法不可区分的同相位数据。本文以大型船舶动力装置 BIT系统运行状态中的故障模式为对象进行实验验证 ,结果表明新型ART- 2 / 2 A算法能自适应地对 BIT系统未知故障模式进行分类识别 ,分类准确。

A算法在梵塔问题中的应用

介绍了启发式搜索A算法及其在梵塔问题中的应用,利用极值方法设计了一种估价函数,提高了搜索效率,减少了搜索量。

单调和反单调约束条件下关联规则的挖掘算法分析

本文充分利用了 Eclat算法的概念格理论和等价类划分方法,将约束条件融入基于垂直数据分布的关联规则挖掘算法中。提出了一种新的反单调和单调约束条件下关联规则的挖掘算法,分别为EclatA算法和EclatM算法。算法采用自底向上的搜索方法,在发现频繁项集的同时进行约束条件的检验。数据库的扫描次数较少,无需对候选项集进行剪枝,占用内存较小。实验证明:该算法的执行效率比已有算法有显著提高。

一种时延约束的多点到多点组播路由启发式算法

多点到多点组播路由是组播研究领域内的一个重要问题。当单棵共享组播树不能满足时延约束时,需要建立多棵共享组播树,但同时又会增加管理开销。因此,如何尽量减少共享组播树的个数成为关键问题。本文提出了一种启发式算法DCMMHA,用来解决时延约束的多共享组播树问题(DCMSMT),该问题已被证明为NP完全问题。本文算法按照特定规则生成候选中心列表,在不违反时延约束条件下,将源节点和目的节点加入共享树,并且对已选择中心进行更新。仿真实验将DCMMHA算法同其它四种同类算法进行比较,结果表明本文的算法所获得的中心数最少,显著降低了共享树的管理开销。

游戏中寻找路径的改进算法

通过分析A*算法,设计并实现用索引数组和二叉堆表示开放列表的A*改进算法。该算法与用索引数组表示的开放列表相比,可以节省约11%的运行时间。

一种新的基于A算法的分布式关系数据库查询优化

分布式查询优化是当今数据库理论的一个重要研究方向。该文首先阐明了分布式查询优化的主要目的。接着主要介绍了著名的SDD-1算法和由Fegaras提出的基于查询图的贪婪算法,分析了两者的特点和不足,提出了一些改进建议。最后,在以上算法的基础上,该文提出了基于人工智能理论的A算法和A算法。通过讨论,笔者认为对于中大规模的查询优化,A算法是个不错的选择。

A算法在终端区飞机排序中的应用

讨论了终端区飞机排序问题,根据飞机尾流间隔要求,利用A算法建立了终端区航班排序的数学模型。利用A算法,对一个算例进行验证计算,找到了更合理的航班着陆队列,减小了航班的总延误成本。结果表明,航班总延误成本的优化结果是令人满意的,A算法在终端区飞机排序问题中的应用是可行的。

动态二叉树表示环境的A算法及其在足球机器人路径规划中的实现

提出采用二叉树表示二维空间的方法 ,对全局路径规划和局部路径规划进行综合考虑 ,设计移动机器人在复杂环境下对动态障碍物进行避障的A 算法。在足球机器人系统中进行仿真 ,将二叉树动态地表示球场的机器人与目标为对角线的矩型环境 ,使搜索范围随搜索进程动态地减小 。

一个SPEA改进算法及其收敛性分析

SPEA是一种多目标优化算法。与其它多目标进化算法相比,SPEA算法具有设置参数少、解在空间分布均匀等优点。本文引入多点交叉和Cauchy变异对SPEA算法的收敛速度进行了改进,并对其收敛性进行了分析,文中给出的仿真算例证实了改进方法的有效性。

适用于Scatternet的(MBR2A)算法

简单介绍了蓝牙系统通信机制的特性,从记忆式路由发现和路由表维护规则、基于有界广播概念的分组转发规则、最佳路由选择机制、网络广播机制等方面,深入地描述了MBR2A算法的模型和原理,讨论了MBR2A的健壮性、对网络动态变化反应的机敏性和最佳的路由选择能力等性能。

A树搜索算法代价与误差关系的研究

本文对Ｐｅａｒｌ提出的Ａ＊算法所使用的可采纳性启发式函数ｈ的准确性和期望代价之间的精确关系的两个定理做了介绍，并提出和证明了为确保这两个定理正确性的附加条件．

A算法中引入前视机制的探讨

提出了提高A 算法搜索效率的方法 ,通过在A 算法中引入前视机制 ,提高了A 算法的估价函数的质量 ,减少了平均搜索树宽 ,提高了搜索效率 .

G.729A语音编解码算法的优化

本文主要是对G.729A语音编解码算法和定点数字信号处理芯片TMS320C55x的研究,提出了简化算法和优化代码的方案。结果表明,得到了预期的8Kb/s的低码速率、较低的算法延时和极高的语音音质。

多目标路的扩展Dijstra算法

在一个运输网络中,一条时间最短、费用最少并且最安全的路,是一个多目标路的实例。使用传统的Dijstra算法或多目标规划方法求一条多目标路是困难的。首先将多目标路问题转换为单目标路问题,或一个"综合"目标问题,然后分别给出"基于顶点标号"的扩展Dijstra算法。

基于块操作的最小二乘解扩重扩多目标阵列算法

在最小二乘解扩重扩多目标阵列算法(LS＿DRMTA)的基础上,提出了基于块操作的最小二乘解扩重扩多目标阵列算法(BLS＿DRMTA),对该算法的性能进行了仿真,仿真的结果表明,在同等条件下,无论是信扰比还是误码率,BLS DRMTA算法均优于LS＿DRMTA算法.

关于DNA序列比对算法的简述

按照序列的数量,先对双序列比对中Smith-Waterman算法、FASTA算法、BLAST算法、MUMmer算法和遗传算法等进行了详细分析和比较,然后对多序列比对中的CLUSTAL算法和星比对算法也进行了比较全面的总结,并指出了当前的研究热点。