基于A*初始解的禁忌搜索算法优化及仿真应用

发布时间：2021-01-23 13:07

　　针对现有研究中原禁忌搜索算法多采用有向边排列的解作为表示方法,这样的解的表示不够直观,算法策略表现复杂使人难以理解,搜索效率低和收敛速度慢等缺点。论文提出引入A*算法确定初始解的改进措施,通过简化解的表示方法来提高其求解路径规划问题的全局寻优能力。在栅格地图法中,通过对其他智能算法的仿真实验表明,改进的禁忌搜索算法全局寻优能力提高,且具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。 

【文章来源】：计算机与数字工程. 2020,48(07)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

TS-P算法与其它算法对比图A*0.0760102030405060708090100x（m）

以及表1可知，初始解A*算法和粒02468101214161820迭代次数135

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于A-star算法的航路规划算法设计与仿真研究[J]. 万平.  中国水运.航道科技. 2018(04)
[2]基于NFC的博物馆智能导航系统设计[J]. 黄双双.  物联网技术. 2015(11)
[3]禁忌搜索算法的参数选择及其收敛特性分析[J]. 赵鹤群,王鹏宇,李磊.  自动化技术与应用. 2013(02)
[4]动态环境下基于多人工鱼群算法和避碰规则库的机器人路径规划[J]. 徐晓晴,朱庆保.  电子学报. 2012(08)
[5]基于粒子群优化算法的小型足球机器人路径规划[J]. 宫金超,李晓明.  机电工程. 2010(12)
[6]基于禁忌表的捕食搜索算法及其在旅行商问题中的实验研究[J]. 王有为.  系统工程理论与实践. 2008(02)
[7]A*算法改进及其在动态最短路径问题中的应用[J]. 邹亮,徐建闽,朱玲湘.  深圳大学学报(理工版). 2007(01)
[8]车辆路径问题的禁忌搜索算法研究[J]. 郎茂祥,胡思继.  管理工程学报. 2004(01)

硕士论文
[1]无人驾驶汽车的路径规划与跟随控制算法研究[D]. 潘鲁彬.湖南大学 2016
[2]基于遗传算法的无人驾驶汽车路径规划技术研究[D]. 任超.天津大学 2015



本文编号：2995268