基于蚁群算法的物流配送避障路径规划方法

针对物流配送路径规划问题,以可视图法所建的求解环境为基础,利用蚁群优化算法,提出了一种在障碍物环境下求任意两点间的最短路径方法,算法采用了优势个体指导机制,保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明,该算法收敛快,可靠性高。与传统算法相比,该算法具有全局最优解方面的高效性,明显提高了路径搜索效率。     

基于模糊综合评判的企业仿生管理模式选择评价

仿生是一种理念,仿生管理模式是目前一个非常活跃的研究课题.从六个角度建立了企业仿生管理模式评价指标体系,运用模糊综合评价理论,对仿生管理模式进行综合评价,结果表明,专性互利共生的仿生管理模式运行效率最高.     

基于矢量场的移动机器人路径规划算法研究

路径规划技术是移动机器人成功走向应用的关键技术,为了解决该问题,已经涌现出了诸多求解方法,但是已有算法不同程度都存在一定的局限性,尤其对未知工作环境,不少路径规划算法的复杂度会大大增加,甚至无法求解,因此本论文提出了矢量场法用于移动机器人的路径规划,该方法对环境依赖程度低,仿真结果验证了矢量场法能够有效的进行未知环境下的路径规划,并且算法简单,程序易于实现。     

基于机器视觉检测的轮廓提取算法的研究

本文依据扫描线步长自适应优化、边缘检测、平面轮廓图元识别图像大小的机器视觉检测系统的开发等问题进行了系统研究。然而,轮廓提取是机器视觉检测最重要的一环,必须先提取图像中重要物体的轮廓,让这些重要物体的图片能够清晰的呈现出来,使计算机能够更好地使用这些图片信息进行识别,以方便工业或者制造业等的检测。本文根据基于Windows的Visual C++6.0软件进行物体图像的轮廓提取算法的编写,将物体图像轮廓展示在了计算机上,通过实验,我们对本系统软件的稳定性和精度进行了大量的测试,测试结果表明本系统能够很好地完成工业要求的需要。     

基于自然仿生法的概念设计在建筑设计中的应用

文章通过分析概念设计的定义、内涵及方法,提出了自然仿生法在建筑设计中的应用和发展前景,目的在于解决当下设计人员过分依赖电脑,对整个设计项目缺乏创新和系统完整的认识的问题,同时对自然仿生法在建筑设计中的应用进行初步探讨。     

基于模糊逻辑的混合动力汽车智能控制系统

文章通过分析混合动力汽车的工作模式、能量流动以及特性,针对其要求,设计了基于模糊逻辑的混合动力汽车的智能控制系统,应用SIMULINK,对控制策略进行仿真。仿真结果表明,模糊逻辑控制策略能够很好控制发动机工作,具有很好的自适应能力和鲁棒性,从而提高了整车的燃油经济性和排放性能。     

基于改进蚁群算法的AGV路径研究

针对传统蚁群算法在复杂仓储环境中路径规划时不具备自主避障并且陷入局部最优解从而得不到最优路径的问题进行研究。文章通过构造MAKLINK无向网络图和优化蚁群算法中的启发函数,引入动态光滑因子和全局信息因子,达到控制AGV路径的长度和光滑程度,并构造避障因子使AGV路径在达到全局最优路径的同时拥有避开障碍的能力。通过研究,提出的改进算法可以实现自主避障,并且在最大迭代次数、路径距离和光滑程度方面优于传统蚁群算法。     

基于混合集合规划的车辆路径优化

使用自然约束语言NCL对车辆路径优化问题进行建模.用混合集合规划可以方便地描述问题中的复杂约束与目标.最后对带有时间窗口的取货送货问题的算例进行了求解.     

基于蚁群算法的配送路径规划研究

物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。     

基于蚁群算法的路径规划问题研究

基于VRP问题及其解法,提出一种用蚁群算法解决邮车路径规划问题的新方法。该方法首先用网络图理论建立邮递路径收益损耗模型,在此基础上利用蚁群算法进行全局搜索得到全局导航路经,然后利用网络分区策略局部调节导航路经上的节点,得到更优路经。实例结果显示,利用该算法可以规划出一条全局优化路经,且收敛效率高。     

基于遗传算法机械手最优效率的轨迹规划研究

随着工业机器人的发展,对工业机器人的轨迹规划研究也逐步加深。通过轨迹规划可以降低关节冲击和振动优化机器人的各种性能。在大量研究中都是以三次插值样条曲线为拟合曲线,而三次样条曲线产生的振动和冲击相对于B样条曲线较大。所以本文将通过B样条曲线拟合机器人的轨迹,再使用遗传算法全局寻优搜索时间最短的一条轨迹。     

面向输电杆塔巡检的无人机路径规划算法研究

文章围绕面向电网巡检的无人机路径规划进行研究,对目前无人机进行巡检时所使用的关键技术进行了分析;根据安全距离以及相机本身的参数,采用遗传算法对巡检路径进行合理化设计,优化拍摄点以及拍摄路径,实现无人机应用于输电线路巡检工作效率的提高.通过仿真结果可以看出,本次研究中所应用的算法能够找到条件吻合的巡检路径,且实现了巡检路...     

基于遗传算法的无人机三维航迹规划研究

近年来,随着无人机在各个领域的广泛应用,无人机的航迹规划问题成为研究的热点,本文通过分析地形条件以及无人机自身性能对航迹规划的影响,研究无人机三维规划问题。在数字地图预处理的基础上,对基准地形以及障碍区域进行建模,建立等效的环境数字地图,并采用样条插值法对地形进行平滑处理,降低搜索空间。在此基础上建立带有惩罚函数的评价目标,使用遗传算法完成了无人机的三维航迹规划。实验结果表明:遗传算法不仅能够完成无人机的规划任务,生成短而平滑的路径,而且能够获得很好的收敛效果,为各种实际任务提供技术支持。     

猪舍清洁机器人设计及路径规划研究

针对现猪舍缺乏智能清洁粪便装置,设计一款猪舍清洁机器人;清洁机器人的清洁机构设计参考了除雪车的铲头和机车的减震器装置,设计为具有一定柔性的铲头;清洁机器人的路径规划问题,本文在传统的A^*算法上引入评价优先度代价,以适用于全覆盖的路径规划,并使用MATLAB进行路径仿真。     

基于GA算法的舰载机舰面移动路径规划

本文为了对舰载面的移动路径规划问题进行更加深入的研究,从而提出了基于GA的解决方法。首先,此方法建立了一个舰载机舰面移动路径规划的数学模型;其次,此法在求解问题的时候不仅建立了航母舰面的环境模型、舰载机凸壳模型以及碰撞检测模型,同时还利用了GA算法;最后,通过编制程序实现此方法的求解。我们通过方针结果可以看出,利用GA解决此问题不仅能够得到较为精确的结果,并且计算效率也十分符合实际要求。因此,我们可以肯定的是,针对舰载机舰面的移动路径规划问题,采用基于GA算法的求解方式具有一定的可行性。     

基于改进Dijkstra算法的最短路算法

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法。在现如今的城市交通网络中,经常需要寻求两个地点之间的最短距离,减少运输时间。本文将Dijkstra算法与C语言相结合,对Dijkstra算法进行改进,根据实际网络图的情况,建立了相应的数学模型,运用C语言编程,在给定的网络图中,实现了只需确定起始点和终点,就可以直接输出最短路径和最短距离的功能。在有多个相同最短路径的情况下,会将多个最短路径一起输出,在搜索到终点时,立即跳出,结束循环。在一般情况下,无需对所有点进行迭代,提高了效率。这种方法可以应用到现在的物流运输中,以此来节约时间,降低成本。     

基于免疫遗传算法的物流业路径规划

为了克服遗传算法的缺陷,将生物学中的免疫机制与标准遗传算法结合,提出一种基于免疫遗传算法的物流业路径规划方法.仿真实验结果显示:该方法能够有效求解大规模的路径优化问题,相比遗传算法,免疫遗传算法具有更快的收敛速度.     

基于多项式插值算法的机器人轨迹优化

为了让机器人能够稳定安全的运行,能够适应各种复杂的工作环境.本次对ER10-1600六轴机器人的轨迹优化问题进行研究.通过对其3D建模,建立D-H参考坐标系通过三次多项式规划和五次多项式规划来解决平稳性问题并对其优化.     

基于AI的家庭智能陪护机器人的目标跟踪算法研究

家庭智能陪护机器人在近年来越来越火,目标跟踪是智能机器人的重要关键技术,目前的应用还不是很普遍,效果还不是很好。Mean Shift均值漂移算法是当前目标跟踪应用较普遍的算法,但也存在受背景干扰较大、反应时间较长等问题。本文提出改进的Mean Shift均值漂移算法,通过改进核函数来降低背景对目标的干扰、缩短了反应时间,提高了目标跟踪效率。