做网站设计的都转行干啥了,4500急招一位接送小孩阿姨附近,广告公司怎么取名字,小说阅读网站建设✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f447; 关注我领取海量matlab电子书和…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍移动机器人是提高生产力、解放劳动力提高人类生活水平的重要手段路径规划是移动机器人重要技术之一。蚁群算法是20世纪末出现的一种模仿自然界的智能算法最先被用于解决路径规划然后被用来解决多种问题。本文先从理论方面研究了蚁群优化算法用于解决路径规划再从实践方面利用蚁群优化算法解决移动机器人路径规划问题。首先为了理解蚁群优化算法的基本原理及其经典版本的优秀思想本文分析了传统的蚁群算法。最后针对蚁群算法用于解决移动机器人路径规划时遇到的启发式效果不足又易使算法陷入局部最优、难以跳出局部最优解的缺陷提出了改进的蚁群算法。其基本思想为在初始位置初始化一群蚂蚁蚂蚁们按照状态转移概率对下一节点进行选择和移动朝着最后的目的地出发。整个蚁群系统采取确定性选择与随机性选择相结合的选择策略以避免出现停滞现象且状态转移概率会在蚁群搜索最优路径的过程中动态地变化。1.2 蚂蚁系统简介1.2.1 蚁群算法的生物学基础自然界中蚂蚁能够在巢穴和食物源间找到一条最优路线并通过这条路径将食物运送回巢穴中这样可以最少的消耗能量有利于整个蚁群的生存。虽然单只蚂蚁的行为十分简单但是一群蚂蚁却表现出一定的智能。著名的双桥实验验证了群体中的蚂蚁通过一种化学物质进行间接交流该化学物质被称为信息素pheromone又称外激素蚂蚁对这种信息素有一定的敏感性。每一只蚂蚁会受到其他蚂蚁信息素的影响也会在经过的路径上释放信息素。蚂蚁在选择路径时会更大概率的选择信息素较多的路径这种正反馈效果使得经过的蚂蚁趋向于选择最短的路径。人们自然想到是否可以利用蚂蚁的这种特性去解决某些优化问题。自然界中蚂蚁释放的信息素消失速度很慢短时间内几乎不会有所减少。这种机制在有利于整个蚂蚁群体的同时也存在另一种缺陷如造成蚂蚁死亡旋涡现象[3]。在这种现象中由于前面蚂蚁信息素的累积整个蚁群跟随着一个旋涡型轨迹持续转圈直至最后很多蚂蚁死亡。因此在利用蚂蚁的有利信息外我们也必须想到如何避免某些固有的缺陷。1.2.2 蚁群算法的起源蚁群优化算法是一种仿生算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。1991年M Dorigo在其博士毕业论文中首次提出了蚁群算法该算法被认为是第一个蚁群优化算法。由于蚁群算法大部分都先用在路径规划上来验证算法的有效性而蚁群算法也是首先用在路径规划问题上本文也将以路径规划问题为基础来解释蚁群算法蚁群算法的信息素更新部分特指蚁周模型。蚁群算法主要包括两个部分路径构造和信息素更新。路径构造部分。在蚁群算法中蚂蚁主要依靠信息素信息和启发式信息来构造路径。启发式信息在求解过程中是不变的当前节点到下一节点的启发式信息等于两点间距离的倒数可以把启发式信息当作一种先验信息旨在提高算法在初始阶段得到一个较优的解。相反信息素信息则是变化的也是蚁群优化算法所依赖的部分。信息素是蚂蚁群体积累的产物。在路径规划问题中当前节点到下一节点间的信息素等于下一节点到当前节点的信息素并且信息素被定义在两点之间也就是说蚂蚁在某一节点选择下一节点时下一节点集合中的某个节点的概率值只与当前节点有关而与其他节点无关。此外蚂蚁在构造解时对启发式信息和信息素信息的依赖程度可以不同可借助于设置不同指数的方式。还应注意到蚂蚁在构造解的时候会将已经过的路径存放在一个禁忌表中防止再次走回某个节点这也是有一定实际意义的。信息素更新部分。每只蚂蚁在构造好一条回路之后开始释放信息素。释放的信息素和其解的好坏相关好的则多坏的则少。因此每一代蚂蚁对下一代蚂蚁会有影响且在每一代中先走的蚂蚁对后走的蚂蚁也有影响。与自然界中稍有不同的是蚂蚁在释放信息素之后也会消耗一部分信息素。总的来说每只蚂蚁在其经过的路径上释放信息素但所有路径上的信息素都会被消耗一部分。这使得那些开始走过却并不是很好的路径上的信息素被削弱从而避免陷入初期的局部最优。2.1蚂蚁系统根据自然界中蚁群觅食现象1991年 MDorigo首次提出了 Ant SystemAS并首先应用于解决 TSP问题[13]。AS算法不仅模拟了自然界中的蚂蚁觅食行为还为蚂蚁增添了一定的智能这主要体现在给蚂蚁添加了一定的记忆还对蚂蚁特有的信息素进行了处理——信息素的挥发以进一步提高算法的性能。真实世界中蚂蚁会重复回到某个地方但中间并不做有效行动。算法中 为了避免蚂蚁重复的选择某条边或某个点允许蚂蚁有一定的记忆功能。拥有记忆功能的蚂蚁会记下自己经过的点和边在完成一个回路之前会主动避开以前走过的点和边也就是说不会同时经过一个点两次直到完成一个回路。拥有记忆能力的蚂蚁会更快速的构造一条回路这对于大规模问题的效率有重要意义。自然界中信息素挥发的速率并不是很高在短时间内几乎可以忽略不计。 由于蚂 蚁基于信息素交流的反馈机制 会使得先前的信息素会后续蚂蚁不断有影响。而蚂蚁在找最优路径的过程中就进行很多的尝试这些尝试中会有部分尝试会被抛弃。 自然界中蚂蚁是依靠大量蚂蚁不断尝试此外蚂蚁也是同时进行的。设置信息素的挥发有利于蚂蚁忘记那些不好的路径也有利于提高算法效率。因为某条路径如果没有蚂蚁走之后其上的信息素会逐渐消失蚂蚁对这条路也就没有了偏向性[14]。2.1.1启发式信息从真实蚂蚁到蚂蚁系统算法除了赋予蚂蚁有记忆力以及让信息素有挥发率算法还设置了一个启发式信息。启发式信息直接影响蚂蚁构建路径可以认为启发式信息是一种先验信息。如果没有信息素的影响可以认为启发式就是一种贪婪法。2.1.2算法的停滞行为根据信息素更新公式AS算法中蚂蚁经过的路径上信息素越来越多不经过的路径上信息素则越来越少且是以迭代次数为指数减少。最后导致某一条路径上的信息素最大其他路径上的信息素则会减小至0。此时后续蚂蚁便只会选择这一条路径这被称作算法的停滞行为。算法的停滞行为是模拟自然界蚂蚁觅食行为的必然结果蚂蚁觅食行为是基于信息素的正反馈过程。研究表明即使两条路径是相等的最后蚂蚁也只会选择其中一条路径而不是同时使用这两条路径[15]。停滞行为发生时算法不会再产生新的解也不会产生更优的解此时算法也有可能陷入了局部最优。2.1.3小结本小节简单分析了第一个蚁群优化算法——ASAS算法作为第一个蚁群优化算法确定了蚁群优化算法的主要构成部分——构造解和信息素更新部分以及启发式信息的构建。这为后续其他蚁群优化算法提供了一个框架后续蚁群优化算法也主要针对这三个部分进行改进。此外对AS的研究也确定了蚁群算法的一些行为特性如算法的停滞行为产生的原因和现象还包括初始信息素和信息素增量之间的关系这对算法的性能也具有重要影响[16]。2.2蚁群系统蚁群系统Ant Colony SystemACS算法是蚁群优化算法中的最优秀算法之一 [17]。相对于第一个蚁群优化算法——蚂蚁系统算法性能提升很多。⛳️ 运行结果 部分代码%% 产生地图1% 1 表示障碍物% G_row 地图行数% G_column 地图列数function [G, G_row, G_column] data_map()G [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0; ...0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0; ...0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0; ...0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0; ...0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0; ...0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0; ...0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0; ...0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0; ...0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0; ...1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0; ...1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0; ...0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0; ...0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0; ...0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0;];[G_row, G_column] size(G);end 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP