公开(公告)号：CN115033004A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210886401.6

申请日：2022-07-26

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王丽娜 ,  王鹤静 ,  陈泽领 ,  雷春明 ,  魏艳红 ,  杨鑫 ,  王斌锐

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供一种基于多目标优化平滑蚁群算法的路径规划方法，包括：建立栅格地图，确定起始点和目标点，初始化蚁群算法参数；根据弗洛伊德算法生成的引导路径信息初始化信息素矩阵，初始化禁忌表；根据禁忌表和优化后的状态转移函数构建候选解，由轮盘赌原则选择下一节点；根据下一节点，更新禁忌表并记录蚂蚁的路径节点和路径长度判断蚂蚁是否到达目标节点并判断是否达到预设的最大蚂蚁数量，若是，则根据优化信息素更新方式进行全局更新，并对路径进行平滑处理；根据预设的最大迭代次数进行迭代，获得最优路径。本发明对传统蚁群算法进行优化和改进，以达到加快算法收敛速度、避免局部最优解和平滑路径的效果。

公开(公告)号：CN114326735A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111639607.0

申请日：2021-12-29

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王丽娜 ,  王鹤静 ,  杨鑫 ,  高雁凤 ,  崔小红 ,  王斌锐

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：建立栅格地图；初始化蚁群算法的各项参数，根据人工势场法生成初始路径，更新该路径的初始信息素矩阵，并初始化禁忌表；根据禁忌表和障碍物信息构建可选节点，并按照改进后的状态转移规则构建候选解，由轮盘赌原则选择下一节点；更新禁忌表并记录蚂蚁的路径节点和路径长度；判断蚂蚁是否到达目标节点，若到达目标节点，则按照节点优化策略对完整路径进行节点优化，获得当次迭代的最优路径，并进行信息素全局更新；根据预设的最大迭代次数进行迭代，获得最优路径。本发明对传统蚁群算法进行优化和改进，以达到加快算法收敛速度和避免局部最优解的效果。

公开(公告)号：CN112785004A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110150119.7

申请日：2021-02-03

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王丽娜 ,  王斌锐 ,  王鹤静 ,  朱宏浩 ,  李洪涛

IPC: G06N20/10 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集理论和D‑S证据理论的温室智能决策方法，涉及智能农业技术领域，经过模糊C均值聚类处理，在经过求核和粗糙集的属性约简得到处理好的数据；利用粗糙集构建基本概率分配函数，计算温室各影响因素之间的支持程度。运用改进的D‑S证据理论，引入计算得出的BPA基本概率指派矩阵，构建置信度矩阵完成对温室影响因素的组合，得出决策结果。利用传统的针对小样本机器学习的SVM算法，引入BPA基本概率指派矩阵，得出决策结果，并与D‑S证据理论算法进行算法对比验证。