改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究
将遗传算法与蚁群算法进行有机结合，并将其应用到智能机器人全局路径规划中，其目的是探索一种基于栅格划分的环境中新的路径寻优算法，研究机器人路径规划问题。首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点，生成初始信息素分布，再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解，通过两种算法的优势互补，提高系统的路径寻优能力。
文件下载
评论信息
其他资源
- 垃圾邮件分类数据集（中英文均有）
- SSM框架使用Echarts动态数据可视化
- 国科大_模式识别_刘成林向世明_2017年期末试卷
- GPS数据转谷歌地图轨迹的工具NMEA2KMZ301
- 哈工大语料
- 悦me网关-贝尔E-140W-P、G-140W-P 正式版固件2016年1月
- 粒子群算法和引力搜索算法
- 基于opencv的车道线检测代码
- 吃豆子游戏-汇编课程设计文档（附源代码700行+流程图）
- 工程电磁场课后答案 中国电力出版社 主编杨宪章
- sql server+javaBean jsp留言板
- VisualGDB.zip
- 柚子社区团购源码
- 客房部安全知识培训PPT课件.ppt
- svpwm_z_source_inverter.mdl
- 聚烯烃过程制造过程.docx
- synth-shell：逐个脚本增强您的终端-源码
- Rebot实现自动选中.jar
- 单位公司员工签到管理系统源代码
- 准高级项目经理（高级信息系统项目管理师）的5天修炼
- 基于Oracle的CodeSmith模板
- LFM信号匹配滤波器能量检测、循环相关检测及fmusic参数估计
- Boost 功率因素校正电路
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明