导读:本文包含了最优路径算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:路径,最优,算法,机器人,流点,层次,目标。
最优路径算法论文文献综述
霍丽娜[1]（2019）在《基于粗粒度-主从式并行遗传算法的换热管最优清洗路径规划》一文中研究指出针对清洗机器人清洗路径冗余耗时等问题,提出基于粗粒度-主从式并行遗传算法策略获取最优清洗路径。采用多核CPU+GPU与算法相结合方法最大程度加速最优路径计算过程,充分利用了多核CPU和GPU协作并行计算潜力,充分发挥了粗粒度-主从式并行遗传算法的计算优势。实验结果表明,相比传统简单遗传算法计算时间缩短了62.4%,总合成位移减少11.9%。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年11期）
谢懿[2]（2019）在《基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究》一文中研究指出传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
龙威栋[3]（2019）在《基于网络层次拓扑结构的公路网多目标最优路径算法》一文中研究指出公路网多目标最优路径问题(Multi-objective Optimal Path Problem of Highway Network,MOPPHN)是一个活跃的研究领域,因为它应用于大量系统。在路网系统中,有必要找到从一个节点到指定节点或所有其他节点的最佳路径。在最坏的情况下,用于计算从指定源节点到MOPPHN中所有其他节点的所有多目标最优路径的计算复杂度是指数级的。文章提出了一种算法,用于在网络层次拓扑结构内找到一组多目标最优路径的值,而不是在指数时间内生成多目标最优路径的所有值,这在许多情况下都是非常重要的。应用文章提出的算法,可以找到网络中任何MOPPHN的一组多目标最优路径,即使它包含负循环。通过实验分析,验证了该算法在实际和理论上都表现良好。(本文来源于《西部交通科技》期刊2019年10期）
汪贵庆,袁杰,沈庆宏[4]（2019）在《基于精英蚁群算法的交通最优路径研究》一文中研究指出随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2019年05期）
蒲永妮[5]（2019）在《基于蚁群算法的智能交通最优路径探究》一文中研究指出对于汽车智能交通的最佳路线问题,业界学者提出了蚁群概念和算法,其具有实时规划的效能。基于此,笔者提出了改进蚁群算法,借助智能交通模型比较传统算法和改进算法的性能。通过试验发现,改进蚁群优化算法能够有效解决路径问题。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年18期）
张春阁[6]（2019）在《基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法》一文中研究指出传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年18期）
刘俊星[7]（2019）在《基于蚁群算法变电站带电高压开关合闸路径最优的双体机器人轨迹规划》一文中研究指出针对合闸过程中最优路径规划问题,采用蚁群算法求解合闸需走的最短路径,实现合闸路径最优化。为了实现在执行最优路径时,巡检机器人能够平滑高效率地完成目标作业,采用五次多项式对最优路径进行轨迹规划,实现控制每一个路径点的运动属性,从而达到预期要求。实验数据表明,采用蚁群算法实现了相对最短的机械手移动路径,经过五次多项式插值运算,使得全局中最大的误差控制在0.03cm。(本文来源于《现代制造技术与装备》期刊2019年08期）
胡正华,王尚媛[8]（2019）在《基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法》一文中研究指出在构建了基于路段的Voronoi图层及其对应的多细节层次模型的基础上,结合空间层次推理的思想,进一步设计了一种基于路网Voronoi图的最优路径算法:(1)利用起止点所在的Voronoi区域查找路径的主干部分.在找到的路径中,如果相应小区域内对应的道路不连通,则获取相关区域内的次级路网数据及其对应的Voronoi图,继续计算最优路径,直到形成一个连通路段的集合.(2)计算由起止点连接路径主干部分的分支路径.实验结果证明:该算法不仅符合人们对出行线路规划时的思维过程,还能有效地缩短车辆的出行时间,为人们的出行提供可靠、快捷的诱导策略.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
杨崇,郑利鹏[9]（2019）在《王忠民：科技算法趋于最优是金融机构制胜的唯一路径》一文中研究指出科技如何助力资管行业实现弯道超车？全国社保基金理事会原副理事长、中国证券投资基金业协会母基金专业委员会主席王忠民认为，应从大数据、生物识别技术、云计算、协议及制度四个方面着眼。并坦言，算法最优不是静态的，而是要趋于最优，这是金融机构和场景竞争的(本文来源于《中国经营报》期刊2019-07-22）
李少伟,曹成涛[10]（2019）在《基于A~*算法的复杂交通环境下出行者最优路径分析研究》一文中研究指出传统的路径规划未充分考虑出行者行车习惯和复杂交通环境的影响,通常搜索到的路径不一定符合出行者预期,本文将影响出行者路径选择的多种因素进行分析,运用层次分析法(AHP)建立了行程时间最短的出行者道路综合权值模型,并结合交通规则及实际道路环境使用A~*算法进行最优路径分析,通过广州市天河区部分道路进行实例验证,结果证明了本文算法的有效性。(本文来源于《软件工程》期刊2019年06期）
最优路径算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优路径算法论文参考文献
[1].霍丽娜.基于粗粒度-主从式并行遗传算法的换热管最优清洗路径规划[J].自动化技术与应用.2019
[2].谢懿.基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究[J].舰船科学技术.2019
[3].龙威栋.基于网络层次拓扑结构的公路网多目标最优路径算法[J].西部交通科技.2019
[4].汪贵庆,袁杰,沈庆宏.基于精英蚁群算法的交通最优路径研究[J].南京大学学报(自然科学).2019
[5].蒲永妮.基于蚁群算法的智能交通最优路径探究[J].信息与电脑(理论版).2019
[6].张春阁.基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法[J].舰船科学技术.2019
[7].刘俊星.基于蚁群算法变电站带电高压开关合闸路径最优的双体机器人轨迹规划[J].现代制造技术与装备.2019
[8].胡正华,王尚媛.基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法[J].华南师范大学学报(自然科学版).2019
[9].杨崇,郑利鹏.王忠民：科技算法趋于最优是金融机构制胜的唯一路径[N].中国经营报.2019
[10].李少伟,曹成涛.基于A~*算法的复杂交通环境下出行者最优路径分析研究[J].软件工程.2019
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