一种基于Smooth-RRT算法的水下机器人路径优化方法

    公开(公告)号:CN107883961A

    公开(公告)日:2018-04-06

    申请号:CN201711078252.6

    申请日:2017-11-06

    CPC classification number: G01C21/20 G05D1/021

    Abstract: 本发明公开了一种基于Smooth-RRT算法的水下机器人路径优化方法,属于优化领域。针对水下机器人工作环境复杂、实时性要求高的特点,为满足路径规划需要,本文在经典快速扩展树(RRT)算法的基础上,提出Smooth-RRT算法的路径优化方法。加入收敛因子和角度因子来改进扩展树的生长点和探索点的选择,提高算法速度及实用性。为兼顾水下机器人距离最短和操控性能的特殊要求,利用贪心算法对规划路径平滑处理。实验结果表明:该方法可以快速完成路径搜索,在提高搜索效率的同时缩短了规划距离,优化处理后的路径更适合于机器人的跟踪,满足水下机器人规划系统的要求。

    一种基于模糊C-均值聚类的布谷鸟算法

    公开(公告)号:CN107292332A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201710378473.9

    申请日:2017-05-25

    CPC classification number: G06K9/6223

    Abstract: 本发明属于涉及函数优化技术领域,具体涉及一种基于模糊C-均值聚类的布谷鸟算法。本发明通过在布谷鸟算法的偏好随机游动中引入模糊C-均值算法,将解中具有相同性质的分量集中在一类进行更新,增强了维间抗干扰能力。同时更改偏好随机游动的步长更新范围,增加了搜索方向,提高了算法的多样性。本发明能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量,尤其体现在求解高维函数优化问题上。

    一种基于DNA k-mer index问题四字链表字典树检索算法

    公开(公告)号:CN106484865A

    公开(公告)日:2017-03-08

    申请号:CN201610884413.X

    申请日:2016-10-10

    CPC classification number: G06F16/2458 G06F16/2246

    Abstract: 本发明涉及数据结构和大数据处理领域,尤其涉及一种基于字典树的新型快速搜索算法。本发明首先建立四字字典树模型,以DNA序列的4个碱基作为系统输入;建立字典树终端检索链表,确立终端结束标志,最后不再区分碱基序列并建立查询时反向推算序列号与碱基对号模型;DNA序列索引建立的步骤及其复杂度分析;获取子串位置后在叶子节点处加挂检索链表,存入位置数据;k-mer短串查询步骤及其复杂度分析;当单词的公共前缀越长时,字典树查询的越快;其复杂度随着k不同而有变化,但基本为一常量,几乎不受到数据量的影响。本发明原始数据采用字母映射,使字典树的子节点个数由26个压缩至4个,节省结点空间。

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