【摘 要】
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针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点以及收敛速度与局部最优的矛盾,提出一种求解移动机器人全局路径规划的改进混合蚁群系统算法。该算法由两部分组成:Dijkstra算法用于规划出一条次优路径;进一步用改进的蚁群系统算法优化次优路径以获得最优路径。在改进的蚁群系统算法中,首先定义了一种新的启发信息函数来增加种群多样性;然后给出改进的交叉算子避免算法陷入局部最优,并进一步提高解的质量。仿真结果表明:所提出的算
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学管理学院
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针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点以及收敛速度与局部最优的矛盾,提出一种求解移动机器人全局路径规划的改进混合蚁群系统算法。该算法由两部分组成:Dijkstra算法用于规划出一条次优路径;进一步用改进的蚁群系统算法优化次优路径以获得最优路径。在改进的蚁群系统算法中,首先定义了一种新的启发信息函数来增加种群多样性;然后给出改进的交叉算子避免算法陷入局部最优,并进一步提高解的质量。仿真结果表明:所提出的算法与参考文献中的算法相比搜索效率更高,解的质量更好,性能更优。即使在障碍物复杂的环境中,对于多目标点问题
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<正> 一、流动资金的周转、周转率和节约额: 我们知道,社会主义工业企业流动资金的基本构成部份——定额化资金,是以生产储备、生产资金和成品资金的形态存在着的,随着工业企业再生产活动的不断更新,上述资金亦不断地由一种形态转变为另一种形态,於是在社会主义工业企业的扩大再生产过程中,资金在各个周转阶段上的周期式的运动,便形成工业企业流动资金的周转。流动资金周转率是用来衡量流动资金周转速度的重要经济指标,它一般是以一定期间以内资
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