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基于蚁群算法的定点规划下载
AI100_小助手
2018-07-13 11:38:43
使用蚁群算法在matlab中实现航迹规划中的定点规划问题
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//download.csdn.net/download/vmxhc1314/10539069?utm_source=bbsseo
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基于
蚁群算法
的二维路径
规划
(matlab实现)
路径
规划
算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径
规划
算法较多,大体上可分为全局路径
规划
算法和局部路径
规划
算法两类。其中,全局路径
规划
方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法; 局部路径
规划
算法主要有人工势场法等。
java基于
蚁群算法
路由选择可视化动态模拟
最短路径算法 寻找两顶点间的最短路径的算法很多目前公认最好的算法是Dijkstra在1959 年提出的它不仅求出从始点到终点的最短路径而且最后所得到的实际上是始点到各顶点的最短路径对Dijkstra 算法进行补充得出的步骤如下: 第一步:初始化V={1 2 N} S = {F} D [I ] = L[F I ] Y[ I ] = F 其中I=1,2 ,…N 。F 表示路径的始点I 表示某一顶点N 表示网络中所有顶点的数目V 是所有顶点的集合L[F I]表示从F 点到I 点的距离S 是顶点的集合D 为N 个元素的数组用来存储顶点F 到其它顶点的最短距离Y 为N 个元素的数组用来存储最短路径中在顶点I 之前经过的最近顶点 第二步:从V S 集合中找一个顶点T 使得D[T] 是最小值并将T 加入到S 集合中如果V S 是空集合则结束运算 第三步:调整Y D 数组中的值在V S 集合中对于顶点T 的邻接各顶点I 如果D[I ]> D[T]+L[I T] 那么令Y[I]=T D[I] = D[T]+L[I T] 继续执行第二步 Dijkstra 算法所采用的数据结构及其实现方法总体上说是比较
论文研究-基于蚁群优化多层图划分的彩色图像分割方法.pdf
为了消除基于谱聚类的归一化切分图像分割中聚类参数对分割结果的约束,提出了一种基于蚁群优化的多层图划分算法来进行归一化切分,进而对彩色自然景观图像进行分割。该算法将代表图像的相似度图作为蚁群的栖息环境,在归一化割准则的指导下,通过蚂蚁的觅食行为将相似的顶点逐渐聚集在一起,从而以多层的方式完成图划分。为了降低图像分割的计算量,利用超像素对图像进行预处理。实验对比表明,该算法消除了归一化切分分割结果对聚类参数的依赖,并提高了归一化切分分割的准确性和速度。
基于超顶点交流策略的并行
蚁群算法
(2007年)
通过分析影响并行
蚁群算法
性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行
蚁群算法
。 在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度;其次,又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法,减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响。 通过对TSP进行的实验表明,与其他交流策略的并行
蚁群算法
相比,该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度。
论文研究-基于分类
蚁群算法
的彩色图像自动分类.pdf
提出了一种二次均匀B样条插值曲线的构造方法,首先给定某一段曲线首点的相对曲率和该段曲线的首端切矢量的方向角,利用二次均匀B样条曲线的端点性质,求出其余各段曲线控制顶点,来生成整条插值曲线。该方法无需做反求运算,不仅保持了B样条曲线的优点,而且可以通过修改曲线首点的相对曲率和该段曲线的首端切矢量的方向角对曲线进行整体调节。
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