

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
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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
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基于人工鱼群算法的机器人路径规划人工鱼群算法(ArtificialFishSwarmAlgorithm,AFSA)是一种群智能优化算法,模拟了鱼群的觅食行为。其特点是能够在多目标优化问题中很好的处理问题,具有全局寻优、收敛速度快等优点。本文将介绍基于人工鱼群算法的机器人路径规划问题。机器人路径规划主要用于在环境中规划机器人的运动路径,实现机器人的自主移动。机器人路径规划存在着复杂的约束条件、多目标优化问题和局部最优问题。常见的算法有遗传算法、粒子群算法、遗传规划算法等。但是这些算法存在着计算复杂度高、局部
基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法.docx
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基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化.docx
基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化一、引言随着社会经济的快速发展和全球化的推动,物流业已成为现代经济中的重要组成部分,物流路径优化问题一直是物流业中关键的研究领域。为解决该问题,本文基于改进鲸鱼优化算法(IWO)进行物流路径优化研究,并对相关理论和实例进行分析和探讨。二、改进鲸鱼优化算法1.鲸鱼优化算法原理鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)是由Mirjalili等人于2016年提出的一种新型进化算法。其主要思想是基于模拟鲸鱼的行为,通过定义捕食者和被捕食者之间的关