三维环境中多机器人协同路径规划算法

针对三维环境中多机器人协同路径规划问题,提出一种改进蚁群算法。文中提出并构建了机器人运动行为模型和协同行为模型,通过引入多蚁群系统,优化信息素更新机制和状态转移方程,提高算法全局搜索能力和收敛速度。仿真实验结果表明改进蚁群算法优于基本蚁群算法,能够有效指导机器人在三维环境中协同行进,提高路径规划能力。     

摄影测量与遥感学

CH20060897基于蚁群行为仿真的影像分割=ImageSegmentation Based on Si mulation of Ant Colony Behavior/郑肇葆(武汉大学遥感信息工程学院)∥武汉大学学报(信息科学版).-2005,30(11).-945~949提出以像元的灰度值、能量值和分形维作为信息素的蚁群行为仿真的图像分割原理和方     

本期导读

基于蚁群行为仿真的影像分割(郑肇葆)一文提出了以像元的灰度值、能量值和分形维作为信息素的蚁群行为仿真的图像分割原理和方法。由该方法对三幅航空影像进行了图像分割试验,得到图像的粗分割;再经过精处理,得到图像分割的最终结果。采用标记点量测的方法,对分割图像作出质量评价,结果表明了该方法的有效性。TM影像与GIS矢量数据的自动配准(张剑清,等)一文介绍了一种新的基于信息融合的TM影像和GIS矢量数据自动配准方法。首先建立TM影像和GIS矢量数据的近似变换关系,在此基础上以矢量地图上的信息(水系、道路网等)为先验知识,利用多…     

地球科学相关论文摘要

060101上海GPS网层析水汽三维分布改善数值预报湿度场/宋淑丽(中国科学院上海天文台)…//科学通报.-2005,50(20).-2271~2277利用上海GPS综合应用网GPS信号斜路径水汽观测值,采用高斯加权函数进行水约束,利用数值预报结果作先验值,考虑了边界条件,在国内首次层析了上海地区水汽三维分布,应用于短期数值预报中,可改善初始湿度场。060102基于蚁群行为仿真的影像分割/郑肇葆(武汉大学)//武汉大学学报·信息科学版.-2005,30(11).-945~949提出了以像元的灰度值、能量值和分形维作为信息素的蚁群行为仿真的图像分割原理和方法,对3幅航空影像进…     

人工蚂蚁感知规律的研究

从分析自然蚂蚁行为出发，阐述了人工蚂蚁采用影像纹理能量作为自身信息素，通过信息素相似性度量，使其具有“识别”、“记忆”感知功能的原理和方法。通过大量实验分析了影响人工蚂蚁感知能力的因素，得到人工蚂蚁感知规律的一些认识，这些认识对蚁群行为仿真在图像解译中的应用有一定的指导价值。     

协同模型与遗传算法的集成

提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。     

不同地磁匹配导航算法比较研究

地磁匹配导航的关键技术之一是稳定高效的匹配算法。本文将ICCP算法与蚁群智能算法在地磁匹配导航中的应用效果进行了仿真实验。实验结果表明:ICCP算法具有较好的全局性,但算法复杂,导致实效性差;蚁群算法搜索效率高,实效性强,具有较强的适用性和鲁棒性。从这个角度来说,蚁群算法更加适合于地磁匹配导航。     

城市环境中车用自组网链路动态性研究

基于Manhattan模型,分析了城市环境中影响车用自组网车辆节点运动的因素,包括交通灯和驾驶员的驾驶行为,推导了计算城市环境中VANETs链路生存时间期望的数学表达式,分析了交通灯和驾驶员驾驶行为对链路生存时间期望的影响,并通过仿真实验验证了理论计算的正确性.     

蚁群算法求解三维表面路径方法的研究

针对不规则三维表面路径寻优的问题，提出了一种将连续三维表面进行格网离散化的基于蚁群行为的解决方法，对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，并通过实验进一步验证了算法的有效性。     

蚁群-势场算法在水下重力辅助导航航迹规划中的应用

水下潜器航迹处于重力特征变化明显的适配区域才能保证重力辅助导航的有效实施,因此在重力匹配导航阶段,潜器的航迹规划至关重要。本文首先依据重力统计特征参数对水下潜器航行区域进行适配性划分,并给出适配、非适配区标签;然后在蚁群算法进行航迹规划的基础上引入人工势场算法,重新构建启发函数,避免了蚁群算法的局部最优问题;同时利用最大-最小蚁群系统改进算法信息素更新规则,防止了"早熟"现象发生。仿真试验结果表明,本文提出的蚁群-势场算法可以有效解决水下潜器在重力辅助导航中的航迹优化问题,提高了问题解的可行性。     

产生"Tuned"模板的Bayesian Networks 方法

介绍了Bayesian Networks（简称BNs）产生“Tuned”模板新方法的基本原理以及BNs法与蚁群行为仿真技术和单纯形法组合的方法。通过实际航空影像的实验结果表明，新方法对纹理影像的识别率是令人满意的，同时还将新方法与遗传算法的结果作了对比，结果表明新方法是很有应用前景的。     

基于多智能主体的动态导航模型研究

动态交通信息下的路径导航是智能交通研究的热点之一。本文通过分析动态路径导航的需求特点,提出了一种基于多智能主体的动态导航系统的模型,分析了系统构成的多个主体的功能、结构以及主体之间的结构和行为相关性,讨论了动态导航的主体间进行协作和通讯的模型,并在此基础上给出了试验原型系统,比较分析了该方式与传统路径规划方式的优缺点。     

利用生物地理学优化算法获取城市扩展元胞自动机模型参数

提出了一种基于生物地理学优化算法寻找城市扩展元胞自动机（cellular automata,CA）模型最佳参数的方法。转换规则制定及相应权重参数获取是构建城市扩展CA的核心和难点。生物地理学优化算法（biogeography-based optimization,BBO）通过模拟生物物种在栖息地的分布、迁移和灭绝来求解优化问题。利用BBO算法自动获取城市扩展CA模型参数值,构建BBO-CA模型进行城市扩展模拟实验,并与粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）、蚁群算法（ant colony optimization,ACO）、遗传算法（genetic algorithm,GA）及逻辑回归（logistic regression,LR）等方法相比较。结果表明,BBO算法具有较好的收敛性,可有效地快速自动寻找城市扩展CA模型最佳参数组合,获取的空间变量权重参数较为合理;BBO-CA模型明显提升了城市用地模拟精度,城市用地模拟精度为72.5%,相对PSO、ACO、GA、LR各算法分别提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系数达到0.700,分别提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整体空间布局与实际情况更为接近,验证了应用BBO算法的可行性与优势。     

基于CA的溢油扩散时空过程模拟及敏感性分析

为了解决传统溢油元胞自动机（cellular automata,CA）模型难以获得的模型参数问题,引入逻辑回归方法到溢油CA模型中,并构建基于逻辑回归的溢油CA模型。该模型仅需要设置起始影像和影响因子（包括海风、洋流、距离、温度与盐度）等,便可以获取模型参数并模拟出溢油扩散范围的动态变化过程。将模型应用到深海溢油实验中以验证本模型在海上溢油模拟情况,结果表明模拟结果的总精度为96.6%,Kappa系数达0.899,能够准确地模拟出溢油扩散范围。通过参数敏感性分析可发现,温度与盐度因子对模型的影响最弱,其次是距离因子。对溢油扩散影响最为显著的是海风和洋流因子。若忽略海风与洋流的影响,模拟结果与观测结果将产生较大的偏差,并无法呈现出溢油扩散中的漂移等特征。     

改进蚁群算法的三维激光点云聚类方法

为了提高点云聚类方法的效率和精度,本文提出了一种蚁群优化投影寻踪算法。试验采用机载LiDAR点云数据,通过构建蚁群算法中信息素系数更新的对数反正切函数模型来减少所需的信息素更新系数的迭代次数,不断优化的投影寻踪方向投影,提高寻找最佳投影方向的连续空间的效率,实现了树木和建筑的分割。试验使用人工方法对比评估树木和建筑物的位置和数量的准确性。     

一种人群疏散模型的改进及轻量实现

针对传统人群疏散模拟中基于多智能体模型不能准确表达人群躲避行为和缺少轻量级实现形式的问题,该文提出了一种改进的BOIDS模型躲避规则算法并实现基于WEB形式的人群疏散模拟。先用线球相交方法设置智能体的定义区域;再用球球相交方法计算智能体与障碍物间的距离;最后实现了智能体躲避障碍物行为,并实现针对具体疏散区域空间特征的人群疏散模拟轻量级表示。实验结果表明:改进算法能够准确地表达智能体躲避障碍物时的行为习性,研究成果可为相关管理者进行应急疏散指挥工作的开展提供信息化服务。     

两种优化算法在反演断层滑动速率中的对比研究

介绍了蒙特卡洛法和为求解复杂组合优化问题提出的蚁群算法,针对断层参数的特点,结合位错理论模型模拟的地面位移场数据对断层的三维滑动速率采用两种优化方法进行了反演计算,比较了两种优化算法的反演效果。结果表明:蚁群算法的可靠性和稳定性优于蒙特卡洛法。     

The Integration of Cooperation Model and Genetic Algorithm

In the photogrammetry,some researchers have applied genetic algorithms in aerial image texture classification and reducing hyper-spectrum remote sensing data.Genetic algorithm can rapidly find the solutions which are close to the optimal solution.But it is not easy to find the optimal solution.In order to solve the problem,a cooperative evolution idea integrating genetic algorithm and ant colony algorithm is presented in this paper.On the basis of the advantages of ant colony algorithm,this paper proposes the method integrating genetic algorithms and ant colony algorithm to overcome the drawback of genetic algorithms.Moreover,the paper takes designing texture classification masks of aerial images as an example to illustrate the integration theory and procedures.     

3DSMax与Creator综合方法在城市三维建模中的应用

针对“数字宿迁”三维仿真系统中数据量与建模质量相矛盾的问题,阐述了3DSMax与MultiGenCreator两种建模软件各自的特点,分析和总结了建模过程中需要注意的问题以及关键技术。结合宿迁三维仿真系统,探讨了3DSMax与MultigenCreator两者相结合的综合建模技术,建立了宿迁市新城区三维仿真系统模型,实现了宿迁市新城区三维仿真漫游场景。