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[期刊论文] 作者：季野彪, 牛龙辉,,
来源：现代计算机 年份：2019
针对传统Q(λ)学习算法在解决路径规划问题时,算法收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题,提出动态调整探索因子的方法。将模拟退火的思想融入Q(λ)学习算法的动作选择策略中,...
[期刊论文] 作者：牛龙辉, 季野彪,,
来源：微处理机 年份：2020
针对基本蚁群算法在处理障碍环境下机器人路径规划问题时表现出的多样性不足及寻优能力弱等缺陷,提出自适应蚁群算法,通过引入自适应信息素挥发系数,动态地改变算法在迭代不...
[期刊论文] 作者：牛龙辉,陈海洋,季野彪,
来源：西安工程大学学报 年份：2020
针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)求解仓储物流多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)中出现的重叠及过载问题,提出一种基于PSO算法的任务分...
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