人工智能技术在智慧水利中的应用与展望
与其他传统控制算法相比,人工智能具有学习性好、协作性强、控制效率高等优点,对高度复杂、不确定、非线性的水利调控对象具有良好的适应性和调控效果。越来越多的研究学者致力于人工智能在水利问题中的应用研究,并取得了显著成果。总结分析人工智能技术在水利领域的研究和应用现状,对于进一步推进智慧水利建设、推动水利高质量...
高通量合成装置强化金属催化剂制备过程的研究进展
同时该平台采用蚁群算法进行配液路径优化,进一步提高了合成效率及平台的自动化程度。Yamada等研制了粉体多相催化剂的制备仪器。该仪器由粉体分配装置和配备了超声波和旋涡混合器的自动液体处理机组成,使用该装置可以实现较好的浸渍液混合效果。Cong等使用基于矩阵的自动分配机器人,合成了Mo-V-Nb-O系统的催化剂库,以及...
国赛摘要不出彩,直接成功参赛奖?|数学|算法|论文|启发式|神经网络...
舍本逐末:由蚁群算法优化BP神经网络回归预测的算法设计求得近似解为1.9985。很多同学觉得神经网络/蚁群算法等听起来挺新鲜,看起来挺复杂的,用起来似乎很有b格,于是不管什么情况都建立个神经网络模型。但是如果问题本身就有方法求出严格的数值解,那么用启发式算法就是舍本逐末了。比如求一些最短路径问题,消防站如...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
离线算法的优势在于最优策略的计算不占用在线决策的时间,可保证决策的实时性,但该算法需要处理大范围信念状态空间,求解时间较长,实用性较低。为了处理这种低效的精确求解问题,有学者提出可加快运算速度的近似方法。基于点的值迭代算法是典型的离线近似算法之一,基本思想是只考虑部分可达的信念状态以减小信念状态空间的大小...
一篇读懂自动驾驶汽车决策层算法的新思路
蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo等于1991年提出的,它是一种随机搜索算法,是在对大自然中蚁群集体行为的研究基础上总结归纳出的一种优化算法,具有较强的鲁棒性,而且易于与其他方法相结合,蚁群算法的复杂度要优于Dijkstra算法。此外,还有实时启发式搜索算法、基于分层路网的搜索算法、神经网络、遗传算法及...
基于优化算法的插电混动PHEV能量管理策略概览
目前应用较多的EA包括粒子群算法(Particleswarmoptimization,PSO),遗传算法(Geneticalgorithm,GA),拟退火算法(Simulatedannealing,SA),蚁群算法(Antcolonyoptimization,ACO),差分进化算法(Differentialevolution,DE)等,针对于PHEV能量管理问题,该算法现阶段均采用离线运算出最优结果,再与在线策略相...
专业课140+!23级江财电子信息834初试上岸学姐各科详细备考经验来啦
研究演化计算、混合启发式算法、遗传算法、蚁群算法、神经网络、模糊逻辑等新兴现代智能计算方法的理论与应用,侧重研究离散优化领域中多种复杂问题的高效求解方法与技术。在此基础上,针对复杂环境下决策的不确定性、动态性等问题,研究物流终端派送、大型公共事务的时间表安排、多目标优化管理等问题,以优化货运、交通、管理...
会看路标、自带导航!小蚂蚁倒着也能走回家
张志刚告诉记者:“事实上,我国的科学家也已经开始了蚁群算法的应用研究,研究方向主要是导航计算方法和导航产品研发;蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法,具有明确的反馈机制、并行分布式计算及良好的自启发机制等优点,在求解庞杂的组合优化问题方面具有明显的优越性。”...
自动驾驶车辆避障路径规划研究综述
文献[24]在移动机器人上结合蚁群算法和人工势场法的优缺点进行路径规划。提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁...
谭建荣:机器人应用中若干问题及解决方案
在这个方面我们也取得几项国家的发明专利。采用了蚁群算法实现了基座最优顺序。第二个方面是机器人运动学与动力学性能。这个方面我们采用机器人,运动学建模和运动学建模。因为机器人设计的时候,它的理想轨迹,那是没有的。但是,事实上,机器人的关键存在间隙,这个会影响它的运动学性能跟动力学性能。我们通过运动学...