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文檔簡介
1、目前，群智能算法的核心是蟻群算法與粒子群算法，由于群智能算法在優(yōu)化性能，魯棒性、通用性等方面的突出優(yōu)點，為其在求解路徑規(guī)劃問題的最優(yōu)解上占盡優(yōu)勢，使得越來越多的學(xué)者投入到如何運用群智能算法解決路徑規(guī)劃問題的研究中。
本文針對機器人路徑規(guī)劃問題及帶時間窗的車輛路徑規(guī)劃問題，首先構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，然后利用群智能算法對模型進行求解。主要研究內(nèi)容如下:
1、提出一種基于改進的鏈接圖法建模的機器人路徑規(guī)劃問題的求解方法。首先在鏈接
2、圖法的改進上采用局部路徑重規(guī)劃方法，該方法結(jié)合雙向局部搜索思想，保證環(huán)境模型自適應(yīng)重構(gòu)的準(zhǔn)確性;其次在重構(gòu)的環(huán)境模型中利用Dijkstra算法求解初始最優(yōu)路徑，求解過程引入枚舉法以保證初始最優(yōu)路徑的多樣性，然后采用動態(tài)雙變異粒子群算法對初始最優(yōu)路徑進行再優(yōu)化，同時引入搜索算子以增大粒子在每個維度邊緣的搜索空間，提高算法的局部尋優(yōu)能力;最后通過仿真對比實驗，驗證了該算法的可行性與優(yōu)越性。
2、提出了一種求解帶時間窗的車輛路徑規(guī)劃
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