导读:本文包含了动态规划方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:动态,路径,神经网络,机器人,充电站,斜拉桥,物流。
动态规划方法论文文献综述
朱霏霏,王立松,刘亮,葛子渊[1]（2019）在《一种动态规划下的无人机消息传输路径优化方法》一文中研究指出在无人机群执行任务的过程中,需要高效地将消息传输给目的节点.现有的方法存在投递率低、时间延迟大、平均跳数高、乒乓比例大等问题.本文提出了一种动态规划下的无人机消息传输路径优化方法,通过全局考虑所有无人机每一时刻的位置,得到每一时刻消息传输的最优对象,进而得到消息到达目的节点的最优路径.通过仿真实验将算法与现有的DTNgeo、DTNclose和DTNload算法进行了比较,实验结果表明本文提出的算法在投递率、平均时间延迟、平均跳数和乒乓比例方面均优于DTNgeo、DTNclose和DTNload算法.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年10期）
陈艳,禹继国[2]（2019）在《基于概率路线图的动态环境下移动机器人路径规划的神经网络方法》一文中研究指出在不稳定的环境中,最短或最优的路径规划对移动机器人的有效运行至关重要.文章扩展了一种用于移动机器人实时路径规划的神经网络方法.本文使用概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)来解决移动机器人在不稳定环境中的实时无碰撞运动规划问题.神经网络拓扑中的每个神经元都具有局部连通性,并且分流方程是其神经动力学特征.因此,计算复杂度与神经网络的大小成线性关系.实时机器人的运动取决于神经网络的动态环境,其中不需要任何先前的动态环境知识甚至学习过程.仿真结果证明了该方法的有效性和高效性.(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
许凯波,鲁海燕,黄洋,胡士娟[3]（2019）在《基于双层蚁群算法和动态环境的机器人路径规划方法》一文中研究指出针对动态环境未知时变的特点,提出一种机器人路径规划新方法.在该方法中,首先对栅格法建立的环境模型进行凸化处理,以避免机器人沿规划路径移动时陷入U型陷阱,从而加快路径规划的速度;其次,提出双层蚁群算法(DACO),在每次迭代中先用外层蚁群算法寻找一条路径,然后以该路径为基础构造一个小环境,接着在该环境下用内层蚁群算法重新寻优,若寻得的路径质量更高,则更新路径并执行本文给出的一种新型信息素二次更新策略;最后,针对环境中不同动态障碍物的体积和速度,提出叁种避障策略.动态环境下,机器人先由DACO算法规划一条静态环境下从起点到终点的全局最优路径,然后从当前起点开始,通过自带传感器获取动态环境信息,并根据需要执行等待、正碰或追尾避障策略,到达新的起点.仿真实验表明,该方法可以在动态环境下实时地为移动机器人规划出一条安全且最短的路径,是求解移动机器人路径规划问题的一种切实有效的方法.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
宋彦,张羊阳,姚琦,袁胜,廖娟[4]（2019）在《基于启发式动态规划的履带机器人路径跟随控制方法》一文中研究指出针对移动机器人传统路径跟随控制方法需要人工调校参数、缺乏自主优化能力的问题,提出了一种基于启发式动态规划(Heuristic dynamic programming,HDP)的路径跟随控制方法。首先,设计履带式机器人路径跟随控制系统结构,建立了误差状态方程;其次,提出了一种基于HDP算法的路径跟随控制方法,综合误差性能指标和跟随稳定性指标设计了回报函数,采用多层前馈神经网络逼近评价器和执行器,并推导了网络参数的在线优化规则;最后,通过数值仿真和系统试验验证了HDP方法的路径跟随性能。试验结果证明,基于HDP算法的控制器跟随直线的平均误差绝对值为0. 04 m、均方根误差为0. 06 m;跟随钝角转向曲线的平均误差绝对值为0. 01 m、均方根误差为0. 06 m;跟随锐角转向曲线的平均误差绝对值为0. 03 m、均方根误差为0. 09 m。该方法不需要对控制参数进行反复调试就能够获得较好的控制效果,提高了移动机器人路径跟随控制方法的环境适应性和自主优化能力。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年11期）
葛玮芳[5]（2019）在《基于动态规划模型的成品油物流调度方法研究》一文中研究指出为应对日益激烈的成品油市场竞争,提升物流运行水平,实现物流创效,提出基于动态规划模型的成品油物流运输调度方法,以提升运输效率,降低物流费用,增加企业效益。首先分析成品油物流运输调度的基本思路,并构建成品油物流运输调度的综合体系,采用自适应的动态规划方法进行成品油物流运输调度的统计分析采样,从中提取能够反映成品油物流运输调度水平的关联规则特征量;利用大数据信息融合方法对成品油物流运输调度的动态规划和运输模式进行优化控制,建立成品油物流运输调度的空间动态规划模型,结合模式识别和路径优选方法实现对成品油物流运输调度模型的优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行成品油物流运输调度的自适应性较好,成品油物流运输效率得到提升,路径得到优化,企业保供水平提高,物流费用下降,为拓市增效提供坚强保障。(本文来源于《当代石油石化》期刊2019年09期）
冯超[6]（2019）在《基于多元优化的平地花式轮滑动态路径规划方法分析》一文中研究指出平地花式轮滑动态路径规划是提高平地花式轮滑竞技水平的关键技术,提出一种基于多元优化的平地花式轮滑动态路径规划方法,建立一种基于粗糙集理论的平地花式轮滑动态路径搜索模型.采用群体智能规划算法进行平地花式轮滑动态路径寻优的多元优化设计,采用自适应蚁群学习方法进行平地花式轮滑动态路径信息素导引规划和调度,建立路径规划的多元约束参量模型.采用最短路径寻优算法进行平地花式轮滑动态路径规划,实现路径优化选择,降低平地花式轮滑的路径开销和时间开销,提高平地花式轮滑竞技水平.仿真结果表明,采用该方法进行平地花式轮滑动态路径规划的寻优能力较好,路径规划效率较高.(本文来源于《周口师范学院学报》期刊2019年05期）
王玥,张日崇[7]（2019）在《基于动态规划的知识库问答方法》一文中研究指出基于知识库的问答(question answering over knowledge base,QA-KB)致力于从语义角度更准确地分析用户的查询意图,并用简洁准确的结果回答用户的自然语言问题.现有的QA-KB方法大多基于APA(alignment-prediction-answering)框架,将整个问答过程拆解为多个分离的任务,采用贪心思想作为决策本质,缺乏统一化的建模与全局化的优化策略.因此提出一种端到端的无监督QA-KB框架,并使用动态规划算法支撑全局的优化与决策.实验结果表明该方法在中文问答数据集中取得了良好效果,尤其在解决多跳问题上有突出表现,为现有的问答系统提供了新思路.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
陈黎军,傅雨婷,臧海祥,卫志农[8]（2019）在《考虑充电需求增长的充电站动态规划方法》一文中研究指出考虑到电动汽车保有量和充电需求不断增长的现状,在满足用户需求的基础上,提出电动汽车充电站的动态规划方案,使得充电站容量和数量可随充电需求的改变而不断扩展,同时实现充电站建设投资成本最小化。该方法以充电站综合建设投资成本最小为目标,采用自适应粒子群优化算法求解充电站静态规划模型,再根据需求量的改变采用多种方法对充电站进行动态规划。共提出3种不同的动态规划模型,分别为动态规划模型、优化选择动态规划模型与改进优化选择动态规划模型。算例分析充分验证了充电站动态规划方案的可行性与合理性,并比较了3种动态规划模型的优缺点。(本文来源于《全球能源互联网》期刊2019年04期）
武铮,吴迪[9]（2019）在《动态规划方法在斜拉桥索力优化中的研究》一文中研究指出本文提出动态规划的方法来进行斜拉桥索力优化,对动态规划的基本概念进行探讨,并运用动态规划的方法,确定斜拉桥初张索力。结论表明:将用动态规划方法计算出来的斜拉桥主梁的竖向位移与实验理想竖向位移进行比较,发现二者相差很小,优化后内力分布更均匀。说明了动态规划方法可以应用于索力优化。(本文来源于《地产》期刊2019年13期）
尚亚男[10]（2019）在《基于视频数据的动态路径规划方法及仿真研究》一文中研究指出在过去的几十年中,行人疏散已经成为一个社会热点问题。改革开放以来,中国得到了空前的经济爆炸增长,人口不断融入城市,城市密度不断增长,越来越多的超级市场,广场进入人们日常生活。这些超级市场、文化广场等在极大便利人们生活的同时,也给人们的安全带来的新的威胁。这些场所的游客量往往比较大而集中,一旦出现像火灾这样的紧急情况,在没有进行合理的疏导下,游客们会突然情绪混乱,恐慌奔跑引起踩踏事件,从而威胁到他们的生命财产安全。为了减少甚至避免这些危机,不断有学者从人群疏散仿真模拟方面开展研究。人群疏散仿真是指采用计算机建模,模拟真实情况下人群疏散行为,从而提前了解行人可能的疏散情况,规避风险。研究表明采用计算机进行人群疏散模拟,具有很多突出的优点,具有更多的建设性意义。在复杂场景中的人群疏散过程中,宏观路径规划导航是一个非常重要的因素,目前大多数的研究,要么缺乏宏观的路径规划,要么路径规划方法不够真实,且计算量庞大。针对上述不足,本文通过构建一个战略层-行为层混合模型实现视频数据与改进的社会力模型融合。从真实疏散视频中提取行人流轨迹,离散优化后存入层次数据库,作为战略层模型为路径规划提供依据。在传统社会力模型中增加组内引力和跟随效应,考虑孤立个体、群组以及由孤立个体和群组组成的行人流现象,改进后的社会力模型作为行为层模型,实现复杂场景中的运动。我们提出一种利用差分进化算法来优化障碍物形状的方法,寻求最优障碍物形状,以获得最大程度提高疏散效率。针对复杂场景中障碍物顶点处的拥堵问题,在全局路径规划的基础上提出密度域绕行点的概念,局部路径规划引领行人流绕过人群高密度区域,实现实时动态地选取最优路径。本文的主要工作概况如下:1.由于传统疏散模型运动路径完全由函数计算得出,其疏散效果难免有失真实性。而且计算量较大,为了减少复杂度,基于数据驱动技术,本文提出一个战略层-行为层双层混合模型的动态路径规划方法,实现视频数据与改进的社会力模型融合。2.传统的社会力模型,行人是孤立地向目的地移动,彼此之间无交流,显然这和真实世界的情况不同。充分考虑到现实生活中行人组成形式的多样性,根据实际情况定义叁种不同的行人疏散形式:孤立个体、群组以及由孤立个体和群组组成的行人流,对原始社会力模型进行改进,增加组内引力和跟随效应。3.对于路径规划中的障碍物问题,因为合理地放置障碍物和合适的障碍物几何形状,能够有效地提高疏散效率,因此提出一种利用差分进化算法来优化障碍物形状的方法,通过此方法确定实验效果最好的障碍物形状。同时,为了克服行人绕行障碍物顶点时产生拥堵现象的问题,在全局路径规划的基础上提出密度域绕行点的动态路径规划方法,局部路径规划引领行人流绕过人群高密度区域,实时动态地选取最优路径,解决复杂场景中障碍物顶点处的拥堵问题。最终,将上述提出的方法应用到人群疏散仿真平台中去,实现行人流疏散仿真系统,该仿真平台能够进行场景建模、路径规划、渲染行人流真实疏散等功能。我们对教学楼大厅和校园场景进行了仿真研究。总结行人数量、出口数量、拥挤度与距离等因素对疏散的影响。通过对比原始模型和本文提出的模型,本文提出的模型具有更好的仿真度,实现快速的行人疏散,疏散效果也更符合实际情况,对于指导突然状况人群疏散具有重要的作用。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-06-10）
动态规划方法论文开题报告
（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：
在不稳定的环境中,最短或最优的路径规划对移动机器人的有效运行至关重要.文章扩展了一种用于移动机器人实时路径规划的神经网络方法.本文使用概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)来解决移动机器人在不稳定环境中的实时无碰撞运动规划问题.神经网络拓扑中的每个神经元都具有局部连通性,并且分流方程是其神经动力学特征.因此,计算复杂度与神经网络的大小成线性关系.实时机器人的运动取决于神经网络的动态环境,其中不需要任何先前的动态环境知识甚至学习过程.仿真结果证明了该方法的有效性和高效性.
（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。
动态规划方法论文参考文献
[1].朱霏霏,王立松,刘亮,葛子渊.一种动态规划下的无人机消息传输路径优化方法[J].小型微型计算机系统.2019
[2].陈艳,禹继国.基于概率路线图的动态环境下移动机器人路径规划的神经网络方法[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2019
[3].许凯波,鲁海燕,黄洋,胡士娟.基于双层蚁群算法和动态环境的机器人路径规划方法[J].电子学报.2019
[4].宋彦,张羊阳,姚琦,袁胜,廖娟.基于启发式动态规划的履带机器人路径跟随控制方法[J].农业机械学报.2019
[5].葛玮芳.基于动态规划模型的成品油物流调度方法研究[J].当代石油石化.2019
[6].冯超.基于多元优化的平地花式轮滑动态路径规划方法分析[J].周口师范学院学报.2019
[7].王玥,张日崇.基于动态规划的知识库问答方法[J].郑州大学学报(理学版).2019
[8].陈黎军,傅雨婷,臧海祥,卫志农.考虑充电需求增长的充电站动态规划方法[J].全球能源互联网.2019
[9].武铮,吴迪.动态规划方法在斜拉桥索力优化中的研究[J].地产.2019
[10].尚亚男.基于视频数据的动态路径规划方法及仿真研究[D].山东师范大学.2019
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