一种基于鲸鱼优化算法与人工鱼群算法的旅游路径规划方法.pdf
努力****亚捷
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
一种基于鲸鱼优化算法与人工鱼群算法的旅游路径规划方法.pdf
一种基于鲸鱼优化算法与人工鱼群算法的旅游路径规划方法,首先,将鲸鱼算法中的鲸鱼群体看成预计在某时段内在相同景区游览不同景点的游客群体,对算法初始化设置并生成初始游客数,然后利用适应度函数获得初始游客当前所在位置上的适应度值(即目标函数值),从而确定初始游客的最优位置与全局最优位置并记录下来放入最优解池中。并且可以从路程的远近角度出发为游客提供一个比较舒适的旅行路线,能够在实际的旅游路径规划中帮助旅行者们寻得一条较好的旅游路径。
一种基于鲸鱼优化算法和人工势场法结合的路径规划方法.pdf
本发明提供了一种基于鲸鱼优化算法和人工势场法结合的路径规划方法,基于人工势场法的求解效率高及元启发群智能优化算法的收敛速度快等特点,通过在鲸鱼优化算法中引入人工势场法即改进人工势场的鲸鱼优化算法(APF‑WOA),通过鲸鱼优化算法(WOA)对全局进行路径规划解决了传统算法收敛速度慢的问题,通过改进的人工势场法对局部路径进行规划提高了实时避障能力,并对改进后的算法得到的轨迹进行删除冗余点处理,实现了对移动机器人的路径规划。本发明收敛精度高,所得路径长度短,避免了传统人工势场法的目标不可达问题,提高了移动机器
基于改进离散鲸鱼优化算法的机器人路径规划.docx
基于改进离散鲸鱼优化算法的机器人路径规划1.内容简述本文提出了一种基于改进离散鲸鱼优化算法(DWOA)的机器人路径规划方法。DWOA算法作为一种高效的群智能优化算法,在处理复杂优化问题时表现出良好的性能。本文首先对DWOA算法进行了简要介绍,然后针对其可能存在的问题,如收敛速度慢和搜索精度不高,提出了几种改进策略。这些改进策略包括引入自适应权重、动态调整离散化阈值和融合其他优化技术。通过仿真分析和实际应用对比,验证了改进后的DWOA算法在机器人路径规划中的有效性和优越性。本文的研究为机器人路径规划问题提供
鲸鱼群算法详细流程.doc
.2鲸鱼群算法为了开发用来解决函数优化问题的鲸鱼群算法,我们对鲸鱼的一些行为进行了假设。为了简便地描述鲸鱼群算法,我们假设以下四个抱负化规则:1)所有鲸鱼在搜索区域中通过超声波进行交流;2)每条鲸鱼可以计算出自身与其它鲸鱼的距离;3)每条鲸鱼发现的食物的优劣限度通过适应度值表达;4)鲸鱼的移动由比它好(由适应度值判断)的鲸鱼中离它最近的鲸鱼进行引导,这种引导鲸鱼在本文中被称为“较优且最近”的鲸鱼。1)迭代公式无线电波和光波都是电磁波,它们可以在没有任何介质的情况下传播。假如在水中传播,由于水具有强大的导电
鲸鱼群算法详细流程.doc
.2鲸鱼群算法为了开发用来解决函数优化问题的鲸鱼群算法,我们对鲸鱼的一些行为进行了假设。为了简便地描述鲸鱼群算法,我们假设以下四个抱负化规则:1)所有鲸鱼在搜索区域中通过超声波进行交流;2)每条鲸鱼可以计算出自身与其它鲸鱼的距离;3)每条鲸鱼发现的食物的优劣限度通过适应度值表达;4)鲸鱼的移动由比它好(由适应度值判断)的鲸鱼中离它最近的鲸鱼进行引导,这种引导鲸鱼在本文中被称为“较优且最近”的鲸鱼。1)迭代公式无线电波和光波都是电磁波,它们可以在没有任何介质的情况下传播。假如在水中传播,由于水具有强大的导电