求最短路径的Dijkstra形式模型与算法

计算模型(概念模型、形式模型)是计算学科最基础的概念,针对传统算法类教学存在的忽视计算模型的问题,以最短路径求解的Dijkstra算法为例,探讨如何构造其形式模型,给出基于模型的算法,以及算法的正确性证明、复杂性分析和算法实现,介绍用抽象、理论和设计3个学科形态拆分该算法求解问题的整个过程,以达到控制和降低问题求解复杂性,提高学生求解复杂问题能力的目的。

基于Dijkstra算法的移动机器人最短路径规划设计研究

本研究针对移动机器人的路径规划问题,结合Dijkstra算法进行了深入探讨。设计了一套针对移动机器人的最短路径规划系统,该系统全面考虑了机器人的运动约束、环境信息以及目标位置等关键因素。在此基础上,提出了一种基于Dijkstra算法的路径规划方案,旨在实现高效且精准的路径规划,为移动机器人的自主导航提供有力支持。

电动汽车永磁同步电机匝间短路检测算法仿真

当电机出现匝间短路故障时,电机内部电阻会大幅度降低,电流突增,造成其余元件功率过大问题。若不能及时监测该故障电机将会导致二次损坏。但是,由于短路故障具有瞬时性,其特征获取难度较大。为此提出电动汽车永磁同步电机匝间短路故障检测方法。构建驱动汽车的永磁同步电机模型,依据当永磁同步电机模型处于匝间短路故障状态时,基波电流与正序电流的制约关系失效的原理,提取电机匝间短路故障特征。基于此利用粒子群算法-最小二乘支持向量机(Particle swarm optimization-Least Squares Support Vector Machine,PSO-LSSVM)获取故障检测结果,实现电动汽车永磁同步电机匝间短路故障的检测。实验结果表明,研究方法在任意时刻检测到的负载力矩均与实际值吻合,且输出的电机残余能量具有较高可靠性,说明了上述方法具有较强的可应用性。

改进麻雀搜索算法在PMSM匝间短路中应用研究

针对麻雀搜索算法(SSA)存在收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA),并应用于PMSM匝间短路故障诊断。首先,搭建了PMSM匝间短路仿真模型,模拟了不同短路匝数比的故障。其次,对故障进行分析,提取了3个故障识别特征量。接着,利用实验平台进行不同短路匝数比的故障测试。然后,介绍了麻雀搜索算法(SSA),并利用Tent混沌映射、自适应正余弦策略和Levy飞行策略对其进行优化,生成改进麻雀搜索算法(ISSA),同时将ISSA算法与SSA算法、粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)在测试函数上进行比较,验证其在寻优能力和稳定性等方面具有优越性。紧接着,介绍了随机森林(RF)算法,并搭建了ISSA-RF的故障诊断模型。最后,将4种算法分别对RF的基本参数进行优化并实现故障分类。结果表明,所提出的改进方法能够检测出匝间短路故障及其故障严重程度,ISSA-RF模型的准确率达到98.5%,验证了该算法的有效性和可靠性。

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明:所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。

基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法

电池系统的内短路故障是造成电池热失控和火灾事故的主要原因之一,因此有必要对电池内短路故障进行诊断对事故做出早期预警。孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法,被广泛应用于异常数据识别领域。根据串联电池组中内短路电池的电压会与正常电池发生偏离的特点,本文提出了基于孤立森林算法的锂离子电池微内短路故障诊断方法。为了对方法进行验证,本文构建了串联电池组进行了不同短路电阻和充放电工况的短路实验,并在实际运行工况下对一个锂离子电池储能系统进行了电池短路实验,然后利用孤立森林算法对实验数据进行分析诊断。结果表明,对于循环充放电工况,孤立森林算法对短路电阻为1000Ω的短路故障诊断精准率超过了74%,召回率超过了76%,准确率超过了91%;在模拟电动汽车实际驾驶的动态工况中,算法对300Ω的短路故障诊断精准率和召回率超过了86%,准确率超过了95%;算法对电池储能系统在实际运行工况下25Ω的内短路故障检测召回率大于98%。实验结果表明,孤立森林算法可以在多种工况下对锂离子电池微内短路故障进行有效检测,被检测出的锂离子电池内短路电阻达到了千欧姆数量级。

裂缝泡沫流动特征及改进Dijkstra算法优势通道预测

泡沫在复杂缝网中的流动规律尚不明确,利用多种组合可视化裂缝模型,观察了泡沫在裂缝中的流动特征,采用改进的Dijkstra算法确定裂缝网络节点的加权图,预测了泡沫流动路径。结果表明,泡沫体积分数为90%时其流动阻力达到最大,泡沫在不同开度的平行裂缝流动时,优先在大开度裂缝中流动,在小开度的裂缝中存在气体滞留。在复杂缝网模型中,基于泡沫流体的波及范围和调堵机制对Dijkstra算法进行改进,模拟结果能够在一定程度上与实验结果进行拟合。这些发现验证了泡沫在裂缝型油藏中流动时考虑裂缝的必要性。

基于改进Dijkstra算法的民机信号敷设路径规划方法

针对规划电气原理信号在全机布线网络中敷设路径时存在不兼容线束通道、计算效率低、敷设路径长等问题,设计了一种基于改进Dijkstra算法的信号敷设方法。由全机布线网络建立敷设通道模型,在信号端接点处采用映射扩展连接,综合布线网络形成整体计算结构,并根据待敷设信号的隔离代码与余度动态定义线束通道的权值大小。结合Blender建模软件与某机型数据进行实例分析,结果表明:改进的Dijkstra算法能够准确地将信号敷设至兼容的线束通道中,路径搜索耗时更短,同时在信号数量较大的情况下能够得到总长度与质量更小的敷设结果。

融合改进Dijkstra算法和动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在智能制造车间的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加平滑,动态改变DWA算法中速度评价权重函数,提高避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.65%,平均偏航角震荡次数减少了67.70%,改进后的DWA算法运行路程缩小9.68%,路径转折次数降低了33%,运行时间缩短3.88%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法提出一种融合算法,仿真和样机实验结果表明:面对静态、动态障碍物,机器人运行线速度平缓,轨迹光滑,角速度波动明显,证明机器人运动稳定,实时调整方位,具有良好的避障能力。并且多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差≤30 mm,横向(Y轴)平均误差≤30 mm,定位精度满足工业需求。

基于Dijkstra算法的工业园区应急疏散路径规划

针对工业园区道路状况和气体泄露风险,并基于扩散模型泄漏范围的预测,应用Dijkstra算法提出了液体泄漏蒸发后的应急疏散路线规划方法。针对泄漏蒸发事故危险区域内外不同的情况生成相应的应急疏散路线。实际案例分析表明,该方案可以为工业园区提供泄漏蒸发情况下安全的疏散路线。

融合改进Dijkstra算法和MPC的单舵轮机器人路径规划

为提高单舵轮机器人在路径规划性能和路径跟踪精度,提出一种融合改进Dijkstra算法和MPC的路径规划算法。首先,对比Dijkstra算法和A^(*)算法两种方法获得的路径规划轨迹长度;随后,改进Dijkstra算法,替换与障碍物碰撞的子路径段,并对路径进行平滑优化处理;再者,建立单舵轮机器人数学模型,基于优化后的MPC算法,分别以直线和圆弧路径跟踪进行仿真。仿真实验结果表明,跟踪直线速度从1.19 m/s平稳到达1.91 m/s,角加速度为1 rad/s^(2),跟踪圆弧速度从1.19 m/s增加至2 m/s,角速度平稳变化;最后,通过样机实验结果表明,MPC算法能够使得单舵轮移动机器人运动高度贴合改进的Dijkstra算法路径规划的轨迹,且行驶平稳。

基于小波神经网络算法的同步发电机转子绕组匝间短路故障诊断

为了准确诊断转子绕组匝间短路的故障程度,文章提出了一种基于小波神经网络算法的诊断方法。首先,对收集到的发电厂实验数据进行预处理,并将其划分为训练样本集和测试样本集;其次,基于小波神经网络算法建立同步发电机转子绕组匝间短路的故障诊断模型,并提取对应的故障特征;最后,根据实测的样本数据对所提出方法进行验证。相关研究表明,文章所提方法可以诊断转子绕组匝间短路的故障程度,并且相比传统的BP神经网络在诊断精度上有显著提升。

基于Dijkstra算法的变电站三维电缆最优敷设模型

为了规划最短、最优电缆敷设路径,针对变电站环境复杂、空间三维避障效果较差的问题,研究基于Dijkstra算法的变电站三维电缆最优敷设模型。通过GIM软件搭建包含设备、桥梁、土建结构以及电缆通道与其连接点五大部分的变电站三维电缆敷设空间模型,经空间划分与批量埋管处理后,采用分网格法进行电缆敷设路径规划空间建模,并以电缆敷设过程中容积率限制、转弯数减少以及夹角处扇形搜索为前提,应用Dijkstra算法在路径规划空间模型中规划电缆敷设路径,获取电缆最优敷设路径。将该路径导入三维电缆敷设空间模型,获得变电站三维电缆最优敷设模型。实验结果证明:该模型可获取电缆最优敷设路径,不受变电站实地环境影响,敷设路径短且转折点少,电缆敷设避障效果好。

基于滤波提取及滑窗算法的短路比在线辨识方案

随着“双高”趋势给电网带来的弱网稳定性威胁,为实现对电网强度的实时监测,需进行短路比的在线辨识。许多辨识方法均需设计复杂的谐波提取算法或采用高精度高速率的采样分析仪器,操作困难,成本较高。为降低短路比辨识难度,设计了基于滤波特性的扰动响应分量提取方法及数据检离群滑窗算法,并搭建了2.5 MW风电机组并网模型。仿真结果表明:短路比辨识误差在5%以内,辨识数据也具有较好的稳定性和准确性,验证了所提方案的可行性和工程应用潜力。

基于Dijkstra算法的搬运车省时路径规划研究

近年来,制造业快速向着自动化、智能化发展,智能搬运车逐渐映入我们的眼帘。随着智能搬运车的普及,其路径规划的重要性也被重视。Dijkstra算法是经典的路径规划算法之一,而传统的Dijkstra算法只能保留一条最短路径。本文对Dijkstra算法进行改进,使其能够保留所有最短路径,再将保留的所有路径进行行驶时间的计算,经计算对比筛选出耗时最短的路径。达到不仅路程短,还耗时少的目标,可以有效地节省工作时间,提高效率。

基于Dijkstra算法的震后路径规划软件设计

针对地震后救援人员的路径规划问题,设计一款基于Dijkstra算法的多应急配送中心、多应急需求点震后路径规划软件。该软件能够自动规划灾区救援路线,对多个需求点的物资进行合理分配,并且可根据震后路网信息的变化实时调整路线,从而减少救援时间,提高救援效率。

基于Dijkstra算法的地铁站客流应急疏散路径优化研究

针对地铁站客流应急疏散路径优化问题进行研究,旨在提高疏散过程的效率和安全性。深入分析地铁站客流疏散的常见问题及现有研究,明确路径规划在提高疏散效率方面的潜力。提出了基于优化后的Dijkstra算法的最短路径优化模型,该模型能够实时计算当前状态下的最优疏散路径,综合考量距离成本和时间成本。为了进一步验证该模型的可行性和有效性,利用Anylogic软件进行仿真实验,结果表明,该模型优化后的路径规划能够有效提高地铁客流应急疏散效率,缓解疏散压力。

基于ArcGIS和Dijkstra算法的疏散路径优化选择

在应对紧急情况时,高效的疏散路径规划至关重要。为了积极应对水库溃坝风险,从受灾区到安全区预先为居民规划最优逃生路径具有重要的现实意义。文章基于ArcGIS在地理空间数据处理和分析方面的强大功能,以及Dijkstra算法在寻找最短路径上的原理和优势,探讨了如何将数据与Dijkstra算法相结合,以实现疏散路径的优化计算。考虑到灾害等级不同对路网的破坏程度不同,文章将路网的破坏程度划分为轻度、中度和重度3个等级,路段通行时间离散成基于灾害等级的随机变量。为了避免拥堵,将路面宽度刻画为路段通行能力作为约束,以最小通行时间为目标函数建立疏散路径优化模型,设计改进的Dijkstra算法求解模型。将该模型算法应用于福建省新罗区水库下游居民区的结果表明,该算法能够快速找到高质量解。

基于Dijkstra算法的高层建筑项目配电网线路规划方法

传统高层建筑项目配电网线路规划方法未对配电网线路的控制变量进行采集,造成规划线路总长度较长,为此文章提出了基于Dijkstra算法的高层建筑项目配电网线路规划方法。通过处理配电网线路的控制变量,将采集到的控制变量带入Dijkstra算法,构建了Dijkstra节点地图,同时选取配电线路实现了对高层建筑项目配电网线路的规划。对比实验结果表明,该研究方法规划配电网线路总长度较短,可以节约建设费用。

基于层次决策模型和改进Dijkstra算法的地下停车场车辆引导方法研究

本文提出一种用户层次决策和改进Dijkstra引导相结合的地下停车场车位引导方法。首先采用改进Dijkstra算法搜索距离电梯口的距离最近的3个车位供用户选择;然后根据用户对停车位需求,采用层次化决策方法选出满足需求的目标停车位;最后采用Dijkstra算法,将车辆按照最短路径的方法引导到目标停车位。仿真结果表明,该引导方法实现了让用户根据需求参与选择最短路径的目标停车位,并将车辆从地下停车场入口引导到目标停车位,不仅减少了搜索车位数量和引导路径,提高了停车效率,而且实现了停车场车位引导的智能化和人性化。