搜索资源列表
ant-colony-algorithm
- 针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法.首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表 其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率 另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值 最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析.实验结
pos
- 改进后的粒子群算法，可用于求解规划问题，路径问题和相关多目标组合优化问题-The improved particle swarm optimization (pso) algorithm, can be used to solve the planning problem, the routing problem and the relevant multi-objective combinatorial optimization problem
1-s2.0-S0925231212007722-main
- 不确定环境下的机器人路径规划的多目标粒子群优化算法-Robot path planning in uncertain environment using multi-objective particle swarm optimization
MA-NSGA-II-原始
- 基于多目标遗传算法的 两点路径规划求解方法。(route searching method based on Multi- objective optimization algorithm)
NSGA-II多目标优化算法matlab程序
- 遗传算法程序NSGA2，关于移动机器人路径规划。(Matlab program of path planning based on NSGA2 genetic algorithm)