【智能算法改进】路径规划问题的多策略改进樽海鞘群算法研究

2024-08-31 02:44

本文主要是介绍【智能算法改进】路径规划问题的多策略改进樽海鞘群算法研究,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

    • 1.算法原理
    • 2.改进点
    • 3.结果展示
    • 4.参考文献
    • 5.代码获取


1.算法原理

【智能算法】樽海鞘群算法(SSA)原理及实现

2.改进点

无标度网络策略

复杂网络在图论中可以用边和节点表示, Barabasi 等于1999年通过分析大量的数据提出了无标度网络模型. 该网络的度分布满足幂律分布, 这种网络结构已经在现实的世界中得到证明,如互联网、大脑神经系统网络和生物网络。产生无标度网络的经典模型便是 BA 模型,步骤分为:

在这里插入图片描述

首先构建出一个无标度网络结构来映射跟随者的关系, 接下来通过 BA 模型生成与跟随者数量相同的网络。跟随者可在网络中随机选择邻居ρ 进行位置更新:
x j i = 1 2 ( x j i + x j ρ ) , ρ ∈ N e i g h b o r ( i ) (1) x_{j}^{i}=\frac{1}{2}( x_{j}^{i}+x_{j}^{\rho} ) ,\rho\in\mathrm{Neighbor}(i)\tag{1} xji=21(xji+xjρ),ρNeighbor(i)(1)

自适应权重策略

为了对整个樽海鞘群进行动态调整, 考虑集成自适应权重策略。权重w:
ω = ( 1 − t T m a x ) e − c c = ∑ i = 1 N ∑ j = 1 dim ⁡ ( x j i − x ‾ j ) 2 × 1 N × D (2) \begin{aligned} &\left.\omega=\left(\begin{array}{c}1-\frac{t}{T_{\mathrm{~max}}}\end{array}\right.\right)\mathrm{e}^{-c} \\ &c=\sum_{i=1}^{N}\sqrt{\sum_{j=1}^{\dim}( x_{j}^{i}-\overline{x}^{j} )^{2}}\times\frac{1}{N\times D} \end{aligned}\tag{2} ω=(1T maxt)ecc=i=1Nj=1dim(xjixj)2 ×N×D1(2)

其中,搜索空间的最长对角线的距离为:
D = ∑ j = 1 dim ⁡ ( u b j − l b j ) 2 (3) D=\sqrt{\sum_{j=1}^{\dim}(ub_j-lb_j)^2}\tag{3} D=j=1dim(ubjlbj)2 (3)

考虑到优化整个樽海鞘群算法的性能, 将此处的自适应权重策略与无标度网络策略结合得出一个最终的追随者位置更新公式:
x j i = 1 2 ( ω × x j i + r 1 × x j ρ + r 2 × F j ) , ρ ∈ Neighbor ( i ) (4) x_j^i=\frac12(\omega\times x_j^i+r_1\times x_j^\rho+r_2\times F_j),\rho\in\text{Neighbor}(i)\tag{4} xji=21(ω×xji+r1×xjρ+r2×Fj),ρNeighbor(i)(4)

黄金正弦算子变异策略

黄金正弦算法对整个单位圆的搜索便类似于整个搜索空间内的寻优过程, 同时取黄金分割数以便搜索可以产生较好结果的区域并且缩小搜索的空间, 加快了算法的收敛速度. 黄金正弦算子:
X i ( t + 1 ) = X i ( t ) ∣ sin ⁡ R 1 ∣ + R 2 sin ⁡ ( R 1 ) ∣ a X i − b X i ( t ) ∣ (5) X_{i}\left(t+1\right)=X_{i}\left(t\right)\left|\sin R_{1}\left|+R_{2}\sin\left(R_{1}\right)\right|aX_{i}-bX_{i}\left(t\right)\right|\tag{5} Xi(t+1)=Xi(t)sinR1+R2sin(R1)aXibXi(t)(5)

3.结果展示

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二维栅格路径规划

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.参考文献

[1] 赵宏伟,董昌林,丁兵如,等.路径规划问题的多策略改进樽海鞘群算法研究[J].计算机科学,2024,51(S1):202-210.

5.代码获取

这篇关于【智能算法改进】路径规划问题的多策略改进樽海鞘群算法研究的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1122668

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

好题——hdu2522(小数问题:求1/n的第一个循环节)

好喜欢这题,第一次做小数问题,一开始真心没思路,然后参考了网上的一些资料。 知识点***********************************无限不循环小数即无理数,不能写作两整数之比*****************************(一开始没想到,小学没学好) 此题1/n肯定是一个有限循环小数,了解这些后就能做此题了。 按照除法的机制,用一个函数表示出来就可以了,代码如下

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

hdu2544(单源最短路径)

模板题: //题意:求1到n的最短路径,模板题#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<queue>#include<set>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#i

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

动态规划---打家劫舍

题目: 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你 不触动警报装置的情况下 ,一夜之内能够偷窃到的最高金额。 思路: 动态规划五部曲: 1.确定dp数组及含义 dp数组是一维数组,dp[i]代表

在JS中的设计模式的单例模式、策略模式、代理模式、原型模式浅讲

1. 单例模式(Singleton Pattern) 确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。 示例代码: class Singleton {constructor() {if (Singleton.instance) {return Singleton.instance;}Singleton.instance = this;this.data = [];}addData(value)