路径规划典型算法

路径规划典型算法（精选17篇）

1.路径规划典型算法 篇一

基于Bellman-Ford算法的无人机路径规划研究

通过预先侦察和经验评估,给出了一种敌情信息未知环境中的.无人机路径规划方法.采用Bayes方法求取了给定规划区域内威胁存在的概率,构建了威胁概率分布图,并将其转化成权重为威胁概率的带权图,利用Bellman-Ford算法搜索该带权图,求取了一条从出发点到目标点的无人机最小威胁路径,根据无人机气动性能约束,对最小威胁路径进行了修正和优化,得到一条可飞的最优路径,最后给出了仿真结果,验证了方法的有效性.

作 者：张冲 朱凡 ZHANG Chong ZHU Fan 作者单位：空军工程大学工程学院,西安,710038刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES,ROCKETS,MISSILES AND GUIDANCE年，卷(期)：27(5)分类号：V279关键词：无人机 路径规划 威胁概率分布图 Bellman-Ford算法 最小威胁路径

2.路径规划典型算法 篇二

路径规划是机器人系统领域中的一个重要分支, 也是机器人导航中最重要的任务之一。路径规划是指移动机器人根据环境信息搜索一条从起点到目标点的无碰路径, 该路径的优略直接影响机器人搜索的时间复杂度和空间复杂度, 所以求解一条最优或较优的路径是至关重要的, 评价路径的常用标准有工作代价、行走路线、行走时间等。目前求解路径规划的方法有很多种, 其中基于A*的路径规划[1]方法被广泛应用, 本文就基于A*的路径规划算法进行研究, 对各种算法进行讨论比较, 最后对该问题进行总结。

2 基于A*的路径规划方法

常见的经典路径规划方法有Dijkstra算法[2]、Floyd算法[3]及启发式搜索算法, 在启发式搜索算法中以启发信息为引导, 不仅可以提高搜索效率, 还可以减少问题的复杂性。A*算法在启发式搜索中应用比较广泛, 本部分以A*算法为基础, 总结几种基于A*算法的路径规划的方法。

2.1 A*搜索算法

A*算法是目前较为流行的路径规划算法之一。作为启发式搜索的一种, 同样需要选取估价函数, 估价函数的使用可以省略大量的无意义搜索, 提高搜索效率。在基于A*的路径规划中, 对位置的估价十分重要, 采用不同的估价就会有不同的效果, 在此每个位置的评估估价可以用如下的估价函数来表示:

其中f (n) 表示对到达目标节点的总代价的一种估计, 即算出的最优路径, g (n) 表示从初始节点到任意节点n的实际路径代价, h (n) 是从节点n到目标节点的最优路径的估计代价, 即按某一策论计算出的估计值, 从这个估价函数可以看出, 搜索的启发信息由h (n) 体现出来, 如果估价值h (n) 与实际值越接近, 说明估价函数取得越好。

2.2 单向搜索

在A*算法执行的过程中用到OPEN表 (用于存放搜索到的但非最小代价节点的集合) 和CLOSE表 (用于存放已经搜索过的代价最小节点的集合) , 假设起点和终点分别用V和S表示, Vi表示节点V到S间的任意一点, fi表示该节点的评估估价。其基本步骤如下所示:

(1) 将开始节点放到OPEN表中, 转到 (2) ;

(2) 从OPEN表中取出一个代价最小的节点, 并从OPEN表中删除该节点;若Vj是目标节点, 则转到 (5) ;若不是, 转到 (3) ;

(3) 计算Vk的估价值fk, 若Vk不在OPEN表中也不在CLOSE中, 将其插入OPEN表中;若Vk在OPEN表中, 与OPEN表中已有的该节点的对应节点Vk′的估价值fk′进行比较, 若Vk<Vk′, 更新OPEN表中Vk节点的估价值;若Vk在CLOSE中, 与CLOSE表中已有的该节点的对应节点记为Vk′的估价值fk′进行比较, 若Vk<Vk′, 更新CLOSE表中Vk节点的估价值, 并将此节点从CLOSE表移入OPEN表中;

(4) 将Vj节点插入到CLOSE表中, 转到 (2) ;

(5) 若终点S已在OPEN表中, 表明已找到最短路径, 并将S放入到CLOSE表中, 并从V开始顺序搜索CLOSE表, 直到S, 即为所要求的最短路径。

2.3 双向搜索

在障碍物少的情况下, 传统的A*算法虽能找到一条从起点到目标点的最短路径, 但搜索时会过多的扩展节点数量, 导致搜索效率不高, 且占用较大的内存资源, 另外有时在搜索过程中也会把最优路径弃掉。为了提高A*算法的使用效率, 提出双向A*搜索算法[4]。该方法不仅采用从起始节点向目标节点的正向搜索, 同时采用从目标节点向起始节点的逆向搜索, 当两个方向的搜索生成同一子结点时终止此搜索过程。

利用VC++6.0环境编写程序进行双向A*搜索算法与单向A*搜索算法比较, 在求解出的最短路径节点数相同的情况下, 双向A*搜索算法的扩展节点个数远远少于单向A*搜索算法, 提高了约50%的搜索空间, 双向A*搜索算法的运行时间也比单向A*搜索算法少得多, 确实提高了求解的效率。

2.4 二次搜索

由于在传统的A*算法中存在无法绕过未知障碍物及没有考虑机器人的宽度信息两个问题, 提出A*算法的二次搜索方法[5], 此方法首先根据已知环境信息规划出一条从起点到目标点的路径, 并让机器人按照该路径移动, 若在移动过程中遇过先前未知的障碍物, 则实时提取机器人所在位置的环境信息并反馈到机器人的控制系统以便确认障碍物在栅格中的位置, 之后更新环境信息, 将机器人所在位置作为新的起点, 重新利用A*搜索算法规划出当前位置到目标点之间的路径, 这条新的路径与之前路径合并成为最终的完整的从起点到目标点的规划路径。

该方法解决了机器人路径规划中的未知障碍物问题, 也拓宽了原算法的适用范围, 提高了机器人的智能水平和实时路径规划能力。但是如果机器人在遇到未知障碍物之前能对环境信息进行采样, 提早发现未知障碍物, 则能规划出全局上更优的路径。

3. 各算法的比较

A*算法可以利用空间的全局信息, 选择合适的估计函数, 调整搜索的方向, 减少搜索的节点个数, 找到较优的从起点到目标点得路径规划。与经典的Dijkstra算法和算法相比, 在路径相同的情况下, A*算法节省了大量的时间, 提高了求解的效率。

A*搜索算法与改进的双向A*搜索算法相比, 在求解出的最短路径节点数相同的情况下, 双向A*搜索算法的扩展节点个数和时间都远远少于单向A*搜索算法, 提高了求解的效率。但是在双向搜索中, 当前向搜索与后向搜索相遇时会终止搜索, 所以该算法搜索的结果有事未必是最短的。算法A*搜索算法与A*的二次搜索算法相比, 解决了A*搜索算法在搜索过程中不能处理未知障碍物问题, 拓宽了A*算法的适用范围。

4. 结论

本文就目前应用比较广泛的启发式搜索算法———A*搜索算法及其执行过程进行分析, 并对该算法的改进算法双向搜索和二次搜索算法进行分析研究, 分析其存在的优缺点。双向A*搜索算法提高了求解的效率, 但有时求解出的路径不是最优势的, 如果考虑前向 (或者后向) 搜索状态的当前结点已经在后向 (或者前向) 搜索状态的已搜索结点表, 仍继续搜索, 如果没有更优路径, 则选择原来路径, 这样能找到一条更优路径, 但会占用大量的时间, 故该问题有待进一步的研究。A*二次搜索算法增加了未知障碍物的情况, 拓宽了算法适应的范围, 如果机器人能在遇到未知障碍物之前尽早发现障碍物, 则能规划出全局上更优的路径。

参考文献

[1]张海涛, 程荫杭.基于A算法的全局路径搜索.微计算机信息.2007 (23) :238.240.

[2]桂莲.基于Dijkstra算法的最短路径的实现.青海大学学报 (自然科学版) 2007 (2) :98.102.

[3]王秀珍, 凡世宁.两种最短路径Dijkstra算法与Bellman.Ford算法的比较.黑龙江农垦师专学报.2002 (2) :75—77.

[4]常青, 杨东凯, 寇艳红, 张其善.车辆导航定位方法及应用.北京:机械工业出版社, 2004:32.40.

3.路径规划典型算法 篇三

机器人路径规划问题一直是机器人学的一个重要研究课题. 也是目前研究的热点领域。机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中， 如何寻找一条从给定起点到终止点的较优的运动路径， 使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物， 且所走路径最短.本质是多约束多目标的最优化问题[1]。

采用智能优化算法求解航迹规划问题是目前使用的主流方法。文献[2]中，蚁群算法的机器人路径规划需要存储的信息多，在搜索过程中易出现停滞现象或陷入死循环;文献[3]中的人工势场法虽便于底层的实时控制，但缺乏全局信息，存在局部最优值的问题;文献[4]中，模糊推理法最大的优点是实时性非常好， 但是模糊隶属函数的设计、模糊控制规则的制定主要靠人的经验。遗传算法[6]已证明是一种全局搜索能力强的算法，具有强的鲁棒性，并行性，但大量实验结果表明，应用标准遗传算法对该问题求解时局部寻优精度较差，稳定性不好[6]。

对此，本文提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法，并进行了仿真实验，结果证明了该方法是有效可行的。

结束语

4.考研后留学澳洲的典型时间规划 篇四

考研后留学的典型时间规划为：

极度迫切型：

2-3月申请当年7月入学，同时准备雅思;5月考出学校要求的雅思成绩，并办理签证;7月中旬入学。

迫切型：

2-5月申请第二年2月入学，并准备雅思;6-8月参加雅思考试，并同时准备签证材料，如果语言没通过，要跟学校申请语言课程;10周的语言课程，很多学校都是11月开学;9-10月，准备签证材料并递签;11月读语言，入学。

稳妥型：

2-5月申请第二年2月入学，并准备雅思;5-9月参加IELTS考试;10月中参加最后一次雅思考试，并考到学校要求的雅思成绩;11-12月递交签证材料;来年2月主课入学。

留学澳洲常见的十大问题

澳洲留学第一问：去澳洲读7月入学的商科研究生应什么时候申请?

澳洲研究生最早申请的时间是大三学完提供六个学期大学即可申请有条件录取。因考虑到学校名额及使馆的审理速，不建议在临近截止申请时间申请。没有雅思不影响申请有条件录取，可以之后补雅思或配语言。PS确实不需要，只有个别学校的个别专业才需要提供PS。

澳洲留学第二问：澳洲国立大学等八大院校研究生入学条件是什么?

具体标准因专业不同而有所区别。如商科类研究生，要求国内211大学的学生平均成绩要求75分以上，非211大学的学生平均分要达到80以上。雅思要求最低6.5(6)，如果达不到也可以配语言。

澳洲留学第三问：澳大利亚的会计和金融是澳洲最好的吗?

会计专业一直是澳洲的紧缺移民专业。毕业后就业方向包括会计师、管理会计师、税务会计师、外部审计员以及内部审计员等。金融专业虽不是移民专业，但目前学满2年可以自动获得2年以上的工签，对专业无任何限制。金融专业就业方向包括银行、保险、投资等相关方向。

澳洲留学第四问：去澳洲留学的费用需要多少?

每年学费在2万-3万澳币左右，根据学校和专业不同而不同。一年生活费官方标准为18000澳币，中国学生相对会节省些。一年总费用在25万人民币左右。如果你在便远地区学习的话，费用会比较节省。

澳洲留学第五问：澳洲紧缺留学移民有哪些专业?

主要包括会计、计算机、工程、建筑设计、护理、教师及社会工作等专业。留学生选择此类专业，并在毕业后通过所属行业评估可申请技术移民。当然目前澳洲新政下学满2年的学位课程可以自动获得两年以上的工签。留学生可以有足够的时间来找工作，之后也可以通过雇主担保的方式申请移民。

第六问：作为高一学生，是去澳洲读高中好，还是高中毕业后去读大学好?

首先来讲，现在出去读高中，高中毕业后参加当地的高考之后可以申请澳洲所有的大学;高中毕业之后出国先要读一年的大学预科课程，之后进入该大学课程学习，该大学一般具有唯一性。其次，要根据自己的情况，如果自己的英文基础就好，有良好的独立生活能力和适应能力也可以选择现在出去读高中。

澳洲留学第七问：目前高一，想高三毕业直接去澳洲读大学，现在要做些什么准备?

高中毕业后参加高考的话，可以用高考成绩申请澳洲八大名校，目前澳洲八大有七所学校接受高考成绩，最低条件也要高出当地一本录取线以上。如果没有高考成绩的话，也可以通过预科的途径进入八大名校。当然，如果选择读预科的话，高二学业结束后就可以申请了，无需等到高中毕业。另外，如果你拿到了高中毕业证，不参加高考，也是有机会直接申请到八大之外的其他大学本科课程。

澳洲留学第八问：澳洲大学预科申请最低标准是什么?

国内高二学完即可赴澳就读大学预科，雅思要求是5.5分，达不到也可以配语言。八大名校的预科要求高中平均成绩在80分以上，其他学校可略低些。通常标准预科课程至少都会有两次开学，分别为每年的2月和7月;也有很多大学是有三次开学，分别为每年的2月、6月和10月。具体的话要根据学校各课程来看。

澳洲留学第九问：国内的大专毕业生，想去澳洲留学应该如何规划，是读本科好，还是硕士好?

首先要看你自己的侧重点在哪个方面。本科的院校选择广泛，如果你的成绩很好，是可以申请到澳洲最好的大学，如八大院校，获得本科学位。但是学制较长，标准学制为3年时间;如果相同专业背景，也可以申请相应的学分减免，一般减免也是非常有限的。

如果想在短时间内获得更高的学习，申请硕士课程也是非常不错的选择，只是接受专科学生读硕士的院校是有限制的，并不是所有的大学都可以接受专科生申请硕士，比如八大就不接受，只能考虑八大以外的院校。硕士课程的学制一般为1-2年，硕士专业对于专科生也是有限制，一般可以申请的专业包括商科、IT和工程，个别学校只有商科专业。所以要根据自己的具体情况来选择。

澳洲留学第十问：目前大三，准备澳洲留学会晚吗?

澳洲研究生最早申请的时间是国内大三学完，提交六个学期的成绩单。录取标准主要取决于你国内大学的平均成绩。所以你现在还有充分的学习时间提高你的成绩，八大名校一般最低要求80以上。当然也可以根据你自己的英文水平决定抽时间复习雅思。雅思不影响申请，如果达不到学校的要求也可以配语言。

5.路径规划典型算法 篇五

车辆路径优化研究是一个既有理论和实践意义又富有挑战性的课题.针对该NP难问题,提出了一种改进遗传算法.该算法采用了一种新的编码方式,使得染色体中的`每一个基因能代表三层含义;采用了一种与爬山法相结合的混合进化策略.通过性能比较可以看出,在同等计算量情况下,改进遗传算法的优势明显.

作 者：孔志周 官东 作者单位：孔志周(湖南大学,统计学院,长沙,410079;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083)

官东(中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083)

6.路径规划典型算法 篇六

PSORP航迹规划算法设计与实现

针对飞行器航迹规划与重规划进行了研究,提出了一种基于粒子群的航迹规划与重规划算法(Particle Swarm Optimization RoutePlanner,PSORP).在该方法中,使用了特定的粒子群编码方式、构造了适当的.适应度函数并建立了有效的航迹评价规则.仿真实验表明该算法可以有效利用各种环境信息,在实时环境下处理各种航迹约束,并最终获得近似的最优航迹.

作 者：于鑫 YU Xin 作者单位：山东航空股份有限公司,山东,青岛,266071刊 名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：”"(25)分类号：P4关键词：智能决策支持 粒子群优化 航迹规划 实时规划

7.路径规划典型算法 篇七

GPS是目前世界上应用范围最广、最实用的授时、测距、导航定位系统[1]。在我国GPS目前主要应用于汽车导航。飞机、轮船、地面车辆以及步行者都可以利用GPS导航器进行导航。GPS技术的成熟与发展, 为各类运动载体的精密实时定位提供了有力保障。定位信号与数字地图的匹配技术是决定导航定位系统性能的关键技术。但由于GPS定位数据与电子地图数据都不可避免地存在各种误差, 往往会带来移动导航中车辆或人运动轨迹偏离实际道路的问题, 为了解决这个问题, 目前主要采用地图匹配方法。

2 地图匹配算法简介

2.1 地图匹配算法原理

地图匹配的基本思想是通过车辆的航迹与电子地图上矢量化的路段相近匹配, 寻找当前行驶的道路, 并将车辆当前的定位点投影到道路上。它的应用基于两个前提[2]:

(1) 用于匹配的数字地图包含高精度的道路位置坐标, 数字地图允许的误差在15米以内; (2) 被定位车辆正在道路网中行驶。地图匹配算法可分为两个相对独立的过程:一是寻找车辆当前行驶的道路;二是将当前定位点投影到车辆行驶的道路上。

2.2 传统的地图匹配算法

在候选路段集中搜索与G P S定位点距离最近的路段作为匹配路段, 最后通过正交投影法确定车辆的实际位置点。其中, “距离最近的定义”为:如果点到路段所在直线的投影在路段上, 则为垂线长度否则为点到路段两个端点的最短距离;点到道路的距离定义为, 点到道路上所有路段距离中的最小值。

原理图如图1所示。L1、L2、L3代表三条待匹配道路, P是GPS测量到的位置点。将P向三条道路线进行投影, P1、P2、P3是三个投影点。d1、d2、d3是三个投影距离。计算投影距离, 经过比较得到d1最小, 于是判定将P匹配到L1上, 即认为车辆在L1路段上行驶, 而投影点P3为匹配位置, 即认为投影点是目前车辆所在位置点。在数字地图中弧线是用折线段代替表示的, 所以对于地图上任意形状的路线, 都可以进行投影。

3 基于规划路径的投影匹配算法

3.1 算法流程

在路径规划高亮显示最短路径的基础上打开GPS进行跟踪实时显示运动体的位置。因此运动体的历史轨迹是已知的, 即沿着起点的路段依次移动, 不妨将这些路段记为{L1, L2……, Ln}。为此, 在选择候选匹配路段时, 可以逐个计算GPS点到各路段Li的距离 (垂线长度) 设为d, 如果d>偏差允许值, 如15米, 则说明当前路段不是要匹配的路段;继续比较到第i+1条的路段的距离;如此循环下去, 直到找到d<偏差允许值, 并且GPS点位于一定区域内时, 该路段即为匹配路段, 结束循环比较距离的操作, 改进地图匹配算法流程如图2阴影区域所示, 用来求取目标路段的索引值。其中, 点 (x1, y1) 和点 (x2, y2) 为考查路段的两端点;L1、L2为考查路段的邻近区边缘, 距离路段各15米;M1、M2, N1、N2分别为平行于Y轴、X轴穿过于路段端点的直线。 (gpsX, gpsY) 落在阴影区域则该路段为目标路段, 也即在该阴影区域范围内GPS需要修正。

3.2 算法实现

地图匹配算法实现大致分为两步。

Step1:从最短路径各路段中找投影的目标路段。

roadPnts=gps.GetPointsGPS () ;

计算G P S点到各路段的距离, 比较 (roadPnts.GetCount () -1) 次, 求取最短的, 并记录该目标路段起点在roadPnts中的索引号。

Step 2:投影匹配。

如果GPS点投影在目标路段上, 则投影点的坐标直接按三角形有关公式直接计算出。其中, 注意路段垂直或水平的情况要单独处理。

如果GPS点投影在目标路段所在直线延长线上, 则直接投影到路段2个端点中距离较短的端点。

步骤中涉及到点到路段的距离, 以及投影点的坐标的求取。

L1L2折线为寻得的最短路径中的一部分。 (x1, y1) 、 (x2, y2) 为目标路段的两端点。 (gpsX0, gpsY0) 是GPS数据处理后对应到地图上显示的点。已知 (gpsX0, gpsY0) , (x1, y1) , (x2, y2) 三点, 我们可以得出a, b, c。根据三角形余弦定理, 我们可以算得d, 即 (gpsX0, gpsY0) 到路段的距离。

通过这个d来判断偏差程度, 决定是否需要对 (gpsX0, gpsY0) 进行匹配修正, 让其落到最短路径的线段上。若d

(x1<=gpsX0<=x2) || (y1<=gpsY0

若要进行匹配修正, 依据 (g p s X, gpsY) , (x1, y1) , (x2, y2) , 利用平面几何的知识, 容易求得垂直于最短路径的交点坐标, 即匹配修正到最短路径上的坐标。由于该方法是在路径规划路段上求取目标路段, 因此对于点到弧的匹配算法的“在并行路段或交叉路口易产生误匹配”的不足对本系统不存在。

在规划好路径的前提下, 用鼠标单击地图标识为小方块, 模拟GPS点;根据匹配算法, 投影到目标路段上为小圆点为校正点。实验结果表明:地图匹配算法在GPS信号接收基本正常的情况下, 可以达到90%以上的正确匹配效果。

4 结语

在移动导航中, 地图匹配技术是关键技术, 对于目标物的导航起着支撑作用。本文提出的基于规划路径的投影匹配算法, 充分利用规划路径信息, 考虑道路的连通性, 能快速找到匹配路段。并在实验中取到良好的匹配效果。

摘要：通过分析传统的地图匹配算法的优缺点, 提出基于路径规划的投影匹配算法, 以规划路径为候选路段集, 选择匹配路段时考虑到运动历史轨迹以及道路的连通性, 然后直接将GPS点向匹配路段进行投影作为校正点, 这个处理方式对于匹配路段快速选择具有较好的实用价值。实验表明, 该算法能够实现GPS定位与道路实时、可靠的匹配。

关键词：移动导航,GPS,规划路径,地图匹配

参考文献

[1]林棻，赵又群．GPS在车辆上的应用现状与发展.传感器与微系统, 2008, 27 (1) :4-8

8.路径规划典型算法 篇八

产能过剩时期的危局思考

2012年，中国成了全球第一大机床消费国，之前的一年，中国企业的机床产量已经达到10.5万台，这在机床史上是没有过的。从业25年来，很多时候中国机床业都在痛苦的环境中挣扎，如今却活到世界第一的位置，这令我欣喜又恐惧。因为经过了10年的高速发展，2012年这个顶峰过了之后，就必然面临未来增速放缓的挑战。

机床工业有一个非常特殊的规律，世界机床史20年是一个大的周期，而制造中心之前从英国转移到欧洲、美国、日本、亚洲其他国家，然后转移到中国，将来随着产业的周期性波动，制造中心还将向哪里转移呢？

我想可能性只有两种，要不就是制造中心从中国转移走，再重新轮回；要不就是中国的机床行业主动进入一个全新的时代。

2012年，机床行业全球营业额是770亿美元，中国占了近一半的规模，未来10年大概也将是这个比例。在市场规模基本确定的前提下，整体行业的利润却随着各种生产成本的增长而降低。我们该如何应对这种局面呢？全新的时代究竟会是怎样的？

当代产业的四大特征

经过分析，我们认为，当代产业特征至少有以下几个：

1.全球产业链协同，特别是行业协同。传统产业条件下的竞争对手，如今却可能携手创利。

2.跨界集成，比如：手机和汽车的集成。过去残酷的同行业价格竞争，可能会变成跨界集成后，企业不同联盟和生态环境的竞争；

3.必须以创新为主要驱动力。如今由于所有产业都面临产能过剩，大规模制造的时代已经过去，满足客户的需求才是关键，创新成为企业发展的核心驱动力，而不再是以往的占市场、拼价格。

4.终端消费者将有决定性影响力。将来不再仅是B2B，B2C的时代，而更应该是C2B的时代——客户主导商业的时代，完全从客户角度出发来创造产品才是未来的趋势。

长久以来，中国企业无论处在钢铁、汽车还是机床领域，都是以制造为主，工厂是核心。从资源配置角度讲，制造环节占了资源的90%以上。如今，当变成以市场需求拉动生产，以创新驱动整体业务时，企业就必须面临着痛苦的转型——从以产品为核心的资源配置，转向以客户为中心。这句话说起来非常简单，但执行起来非常艰难，首先一点就是如何改变人的观念。

沈阳机床的“转型+升级”实践

大家知道，传统的大型企业，一直都是垂直的管理体系，从上到下，谁权力大听谁的。但如今权力要交到客户和一线人员手中，这是很大的颠覆，要颠覆原有的权力架构。

我们的管理实践是：真把权力交给“前线”的时候，这些年轻人又不敢作出决定，颠覆管理体系过程的艰难程度可想而知。

除了转型之外，升级就更难了。长久以来，我们一直在跟随国外企业，甚至于自己的企业不拥有核心技术，而当我们想要购买某些核心技术时，国外企业为了保护自己的竞争力，也不会放开。

所以我跟很多国外朋友讲，不是我自己想去开发，而是你们逼着我非这么做不可，因为我们同在世界舞台，同样面对客户的竞争，我必须拥有自己的技术。所以五年前，我带着一支年轻的团队，开始向拥有核心技术去研发，到2012年终于研发成功了基于互联网条件下的智能技术控制系统，从智能的角度使机床直接与互联网进行连接，它的操作就不再需要编程，机床的目标就是让各位用20分钟就可以操作机床，不需要懂得工程语言就可以搞定。

另外，在技术升级的过程里，我们挑战了世界最高的精度，基本达到了控制理论的极限。作为机床行业，由于信息技术和通讯技术的发展，给我们研发和拥有自己独到的核心技术，创造了一个基础性的条件。有了升级后的核心技术，我们才能给客户提供更好的方案。

构建面向客户的整体服务能力

归结到核心，在中国工业企业面临的转型和升级挑战中，技术提升是其中最大的挑战。中国企业能生产全球最大数量的机床、最大数量的汽车、最大数量的钢铁，可是我们却不拥有自己的核心技术。

这样自然也没有过硬的品牌，因为没有任何一个世界品牌不拥有独到的核心技术，这也正是多年来我们一直努力进行技术攻坚的重要原因。

在这里，我还想强调的是对核心技术的界定。我认为，所谓的核心技术一定是基于用户认可的，你能给客户带来不可替代价值的技术，而绝对不能就技术谈技术。

之前，我提到，整个机床行业的形势改变了，变成了产能过剩，我们必须在产品开发初期就考虑到如何给客户创造更多的价值，如何用你的解决方案把客户的原有设备的效率提得更高。

党的十八大明确提出，走中国特色的新型工业化道路，工业化、信息化、城镇化、农业现代化相互促进、相互协调、共同发展，这是未来的一个总体的战略。作为企业而言，必须找到实现它们的途径，并且必须在传统产业与金融、信息技术结合中，构建出面向客户需求的整体服务能力。

9.职业规划：找准职业发展路径 篇九

是关键

对职业者来说最头疼的莫过于不清楚自己想做什么，能做什么，即所谓的“职业迷茫”，因为迷茫，很多人频繁跳槽，转型，结果是年龄一天天增长，困惑也一天天增长。最后只能在不喜欢的岗位上听天由命地过日子。那么，我们应怎样走出困惑的尴尬局面呢?

职业案例

林小姐：杭州人，26岁，大专学历，中文专业，参加工作已4年多。刚毕业时，父母托关系把她安排到了一家报社做编辑。但由于文笔不好，工作成绩始终不行，压力越来越大的林小姐就辞职了。第二份工作是一家公司的文员，平时做一些打字之类的琐碎小事，学不到什么东西，于是林小姐又辞职了。后来她又找了几份工作，都和第二份工作差不多。目前林小姐在一家公司做经理秘书，对这份工作，林小姐还是比较满意的。

最近同学聚会，林小姐发现周围的老同学个个比自己混得好，有些已当上了经理。再看看自己，经理秘书虽听起来不错，但不过是吃青春饭，说不定哪天就失业了，所以林小姐想换一份稳定的工作。想来想去，除文员，经理秘书这些也想不出其他工作了。她该怎么办呢?

职业顾问分析

林小姐的问题，就是典型的“职业迷茫”问题。职业顾问认为，造成“职业迷茫”的直接原因就是缺少 。那么， 到底应该怎么来做呢?

科学的职业规划应包括适合自己的职业目标和职业发展路径。

一、职业目标。

职业目标是职业规划的重点，其正确与否直接关系着事业的成败。寻找适合自己的职业目标，应该从以下四点考虑：自身性格与职业的匹配度;兴趣爱好与职业的匹配度;自身特长与职业的匹配度;所选职业的发展趋势。

从职业目标上看，林小姐缺少清晰明确的职业目标。要摆脱目前的`状态，须先确定自己的职业目标，

二、职业发展路径。

职业目标的不同决定了发展路径的不同，以林小姐为例，如果把行政管理作为职业目标，目前的文员工作是比较符合这个目标的发展路径的。文员——行政助理——行政主管——行政经理——行政总监，可以算是一条很清晰的发展轨迹。

规划专家建议

根据对林小姐的职业倾向性测试和工作经验、能力的综合分析发现，林小姐最适合的是行政人事管理类的工作。根据林小姐的情况，专家提出两点建议：一、林小姐尽快进行行政人事管理方面的 和学习。二、文员的工作已经不适合其年龄和发展了，跳槽也成了当务之急。出来谋求职业的定位点定在中小型企业的行政部门。中小型公司行政人事联合操作的状况比较多，可以积累到人力资源工作经验和能力，然后下一步可以朝行政、人事两条路线行进，无形中拓展了自己的发展层面，最终可发展到企业行政人事总监或者主管行政人事的副总职位。

行动计划

在专家的帮助下，通过一段时间的努力，林小姐终于获得了适合的职位。虽然工作辛苦了一些。

但获得的是自身实际的职业能力和明晰的发展路线，彻底从年龄职业尴尬局面中解脱出来，走向了职场“得宠”阶段。

专家提醒

10.路径规划典型算法 篇十

基于PSO求解随机相关机会规划的有效算法

随机相关机会规划是一类有着广泛应用背景的.随机规划问题,通过采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解随机相关机会规划的混合智能算法.最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性.

作 者：肖宁 Xiao Ning 作者单位：陕西职业技术学院计算机科学系,西安,710100刊 名：计算机与数字工程 ISTIC英文刊名：COMPUTER AND DIGITAL ENGINEERING年，卷(期)：37(6)分类号：O221.5 TP183关键词：随机相关机会规划 微粒群算法 神经网络 随机仿真

11.新农村规划类型及其典型模式探究 篇十一

关键词：新农村建设；新农村规划；规划类型；典型模式；经济带动模式 文献标识码：A

中图分类号：F327 文章编号：1009-2374（2016）13-0194-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.13.094

隨着“三农”政策的实施，国家和政府部门不断加强农村建设，希望提升农民的生活质量。在“新农村建设”建设中，相关部门应该要做好类型规划，转变规划理念，并结合农村实际状况改造农村面貌，这样才能达到建设目标，为农村人民群众创建更好的生活环境，推动我国新农村的进步与发展。

1 新农村规划类型划分条件

1.1 从经济角度进行划分

在进行新农村建设规划时，规划人员要从经济角度进行，不同经济水平的农村制定不同的建设方案，这样符合建设要求。比如在经济发达地区进行新农村规划时，就可以提高建设预算，充分利用当地的经济以及地理优势来改善村容村貌，更好带动农村经济发展。对于经济欠发达地区，在进行农村建设规划时则要从交通、经济角度考虑，积极发展农村特色产业，帮助当地群众脱贫致富，在提升农村生活环境的同时提高经济水平。

1.2 从地理角度进行划分

我国城市化发展水平相对较低，农村人口数量庞大，不同地区的农村地理条件不同，在这样的状况下进行新农村建设时，规划人员要充分了解当地的地理条件。比如在对山区农村建设时，则要充分依靠当地的地形，尽量选择沿山谷、河道地区，使其呈现出散射状，这样有利于提升当地交通的便捷性，实现新农村的稳定发展。

1.3 从城镇关系角度进行划分

新农村建设时需要充分利用城镇资源，因此在进行规划设计时应充分考虑与城镇的位置关系。比如距离城镇比较近的农村可以利用城镇资源，转变自身产业结构，实现“以城带乡”，为农村发展创造更好的机遇。

2 新农村规划典型模式

2.1 经济带动模式

不同经济条件下的农村规划模式不同，对于经济发达地区，可以采用以下模式（见表1）：

第一，工业企业带动型。在这样的模式下，农村要积极转变自身发展模式，调整经济结构，加快现代化农业、农村建设，为农村群众创造更好的生活环境。以我国珠三角为例，这里聚集着大量的电子企业，它们不仅需要大量的劳动力，还要有广阔的生产空间，当地政府部门在进行新农村规划建设时，就可以将这些企业搬迁到农村之中，为农村群众创造更多的就业机会，带动农村经济的发展。以我国长江三角洲为例，该地区工业经济发达，农村发展过程中充分利用优势地位，从而带动自身发展。

第二，城镇发展带动型。在建设该种类型的新农村时，规划人员要充分利用农村地理位置优势，引导农民群众逐渐向城镇聚集。比如浙江省的周巷镇，它就是典型的城镇发展带动型，其周边农村与城镇逐渐融合在一起，形成现代化、花园式的大型城镇，不仅提升了当地农民群众的生活质量，还增强了城镇发展活力。

第三，商业贸易带动型。随着我国信息网络技术的提升，电子商务贸易备受青睐。因此在进行新农村规划时，规划人员应该要利用这一技术，调整当地农村生产结构，建设电子商务交易平台，用商业贸易带动农村发展。以温州地区为例，这些农村以小商品加工、贸易为主，农村间逐步形成集约化生产形式，客商往来量增多，从而改变了农村群众以往的生活方式，其村容村貌也逐渐得到改善。

第一，劳动经济带动型。对于农村经济欠发达地区，规划人员可以采用劳动经济带动型，将农村剩余劳动力集中起来进行优化配置。比如可以采用农村劳动力就地转移模式，将外来企业引入到农村地区，为他们创造更多的就业岗位，用本地市场吸收本地劳动力。此外还可以实现异地转移，鼓励农村剩余劳动力外出务工，然后将资金、技术带回农村地区，实现农村稳定发展。

第二，特色产业带动型。特色产业带动型要求在进行农村规划时应该要从本地区的实际状况出发，找到适合农村发展的特色产业，然后规模化生产，以提升农村经济水平。以云南省呈贡县为例，其农村地区依靠优越的自然条件种植花卉，并按照功能将其划分为种植区、生活区、文化区等，经过长时间的发展逐成为亚洲最大的鲜花生产、集散地，以优美的环境、富裕的生活闻名于世。

2.2 空间布局模式

规划人员在对新农村空间进行布局时，要遵循相应的模式，比如中心整治型、征用型、组团集聚型、内调整合型、就近并点型、设施集中型等。以中心整治型布局为例，它主要是针对农村中心地区废弃、破旧的房屋进行整治、改造。众所周知，农村的发展是一个不断向外扩张的过程，导致村中心出现“无人区”，这样不仅会造成大量土地的浪费，而且严重影响新农村村容村貌的建设，这样的状况下就可以采用中心整治的办法，将村中心的旧宅院拆除，可以建设相应的文化娱乐中心、绿地或者其他生活服务性设施。组团聚集型建设模式主要是针对一些规模较小、自然村数量相对集中的地区，规划过程中可以将这些自然村集中成为一个大自然村，并对其进行统一规划，并修建共同的基础设施，以提升整个地区群众的生活质量，使群众享受到应有的经济发展成果。

山区丘陵地区的自然环境比较复杂，农村空间分布相对分散，如果还采用上述布局模式则会增加规划难度，不利于当地农村的快速发展。因此规划人员可以采用错位整合型、小组团分散型的模式（图7、图8）。

其中错位整合型主要是在保存原来具有人文历史价值的建筑基础上进行错位整合，结合当地地形、地势建设基础设施，处理好拆除、保留与新建之间的关系，真正做到“在继承中发展，在发展中继承”，以达到新农村建设要求。小组团分散型模式主要针对分散程度较大的自然村，每个自然村之间可以用绿化带进行连接，并在连接沿线建设相应的商业网点，在提升当地绿化度的同时改善自然村的空间布局，让当地农民群众对享受到更优质的生活，达到社会主义新农村规划建设的总

目标。

3 结语

综上所述，相关部门在进行新农村建设时应该要做好规划工作，结合当地实际状况制定规划方案，建立符合人民群众意愿和实际经济发展需求的模型，让农村人民群众共享经济发展成果，提高他们的生活质量。此外，建设过程中要做好城乡间的统筹工作，保证发展的公平性与稳定性，推进新农村建设有序进行，以提升我国社会发展水平。

参考文献

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村建设布局规划（2011年～2020年）》为例[J].城

市，2014，（9）.

12.路径规划典型算法 篇十二

随着无人机技术的发展,作战任务应用领域不断扩大,无人机作战样式也由单机工作,朝着一站多机、多站多机的网络式协同作战方式发展。任务的增加、多机协同战术应用的变化,迫切需要对无人机任务实行有效组织与科学管理。基于此,面向多无人机作战的任务规划重要性凸显,其能力要求也越来越高。

美国是世界上最先发展任务规划技术的国家,典型的联合任务规划系统 ( Joint Mission PlanningSystem,JMPS) 主要用来制定飞行威胁分析、飞机航路和攻击协调等航空任务计划; 使用灵活的集成模型,允许用户根据需要进行系统配置和开发。我国的任务规划研究才刚刚开始,许多技术尚处于探索阶段。在无人机自动任务规划方面,主要针对单机的路径规划,对多机协同、任务分配、载荷使用和战术运用等方面较少涉及,尚不具备执行复杂战术任务规划的能力。

简单说来,无人机路径规划的目的是寻找最佳飞行航线,确定该航线上对载荷设备的控制策略,使无人机在确保飞行安全的前提下,发挥载荷设备的作用,完成各项任务。从多无人机路径规划问题抽象出的数学物理模型,实质上属于协调控制问题。随着战场环境、武器系统、作战样式复杂度的增加以及对无人机性能和多任务要求的提高,无人机控制难度和效果之间的矛盾更加突出,这些实战要求用传统的人员智力无法完成,需要借助现代智能计算的优势,从作战任务、指挥决策、环境影响、飞行控制和无人机能力等方面,优化出多种满足不同作战目的的解决方案。

常用的路径规划算法有遗传算法[1,2,3,4,5]、Dijkstra求最短路径法[6,7]、Voronoi图搜索法[8]( 以下简称“V图”) 、A* 算法[9,10]、启发式搜索法[11]和神经网络[12]等多种方法。

本文给出了基于V图的多无人机飞行路径自动规划算法,对传统V图进行了改进,并对应用中的威胁源建模、估价函数的组织及航路优化等技术进行了说明,为多无人机协同航路自动生成过程提供参考。

1 威胁建模

威胁建模( Threat Modeling) 是指对地面和空中各种不同类型的固定障碍物或具有辐射覆盖特征的威胁源进行形式化描述,以便于无人机在飞行过程中进行威胁规避。主要包括探测性威胁和杀伤性威胁。

1. 1 探测性威胁建模

探测性威胁主要是探测雷达对无人机产生的威胁,其威胁区域投影在垂直面上为一个扇形区域,最大威胁半径为Rmax,张角为α,雷达水平最大威胁距离Rm= Rmaxsinα,无人机与 雷达之间 的水平距离为R,威胁系数为k,雷达的探测概率为:

1. 2 杀伤性威胁建模

杀伤性威胁主要来源为各种地空导弹和高炮等,常用的一种模型认为威胁源作用范围内的无人机所受威胁程度与其到威胁源的距离成泊松分布关系,即无人机距离威胁源越远,所受威胁度越小,反之亦然。具体计算方法如下:

2 算法描述

2. 1 V 图的建立

从数学上理解,平面N个点中两邻点直线的垂直平分线连接组成连续多边形,多个多边形拼接组成V图。赋予其物理意义时,取威胁源为中心点并视作生长目标,按威胁度将垂直平分线向四周扩张直到相遇,构造出威胁分布的V图具有这一性质:相邻2个威胁源生长目标的公共Voronoi边是其间威胁度最小的位置。根据式( 1) 和式( 2) 威胁度计算模型来看,简单依据欧式、大圆或等角距离所构建的普通V图不足以具备这一性质,需根据各威胁源的威胁度等价关系,确定其在距离意义上的相对扩展速度来建立扩展V图。当威胁源同类型时,仅存在战技指标( 威胁强度) 上的差别,根据无人机与威胁源的距离—威胁度—相对扩张速度的方式即可计算。当存在探测性和杀伤性2种不同类型的威胁源时,因威胁度性质不同,无法直接比较大小。将威胁度转换为距离来确定相对扩张速度的方式已不可行,需依据专家知识确定威胁等价系数,建立威胁之间的等价关系程度,然后在V图中求解。

如图1所示,图1 ( a) 为数学意 义上的V图,图1( b) 为考虑威胁类型和强度差别建立等价关系,确定威胁源生长目标的相对扩张速度所建立V图。其中,威胁源1是威胁源2、3、4和5扩张速度的1. 5倍。比较图1( a) 和图1( b) 可以看出,由于威胁源1的扩张速度快,V图的边明显远离威胁源1而靠近威胁源2和3。当以扩展V图的边作为无人机路径段时,其威胁度是对各类威胁源作用的综合度量,可更真实反应战场中威胁源对无人机任务的影响。

2. 2 基于 V 图的多无人机路径表示

基于构建的战场环境V图,无人机的飞行路径可以表示为: V图的顶点为路径中途点,边为路径段,从无人机起飞点到目标的V图边的组合构成多条路径。依该方法分别为各个无人机选择,可构成多无人机协同初始路径图,如图2所示,粗实线表示无人机的飞行路径。

2. 3 基于 V 图的多无人机路径规划算法

V图中第i条边的权值 采用以下 代价函数计算:

式中,Ji为第i条边的权值; Jt,i为第i条边的威胁代价; Jf,i为第i条边的油耗代价。综合考虑威胁及油耗对航路影响引入系数k,其值由航路制订者根据实践经验和按作战要求设定。

威胁代价与无人机的雷达可探测性指标和杀伤性威胁参数指标相关联。当无人机沿V图第i条边飞行时,所受威胁代价可以理解为该条边上所有点的威胁代价积分。近似地在每条边上平均采样若干点,计算所有威胁对各点的影响,积分求和后获得近似每条边的威胁代价。

式中,N为探测性威胁的数目; M为火力威胁的数目; d代表第i条边上的采样点到任意一个威胁点的距离。

3 仿真结果

仿真实例中,整个战场上分布24个作用范围不同的威胁,要求为UAV规划出当前点到目标点的初始路径。

设置规划参数K =0. 5,算法仿真结果如图3( a)所示,从图3( a) 中可以看出,路径完全避开了威胁区,并选择了代价最小的路径。且由于采用Dijkstra最小路径搜索方法获得的路径,因此获得的是确定的解。

下面验证不同的规划参数对于规划结果的影响。K越大越考虑 燃油消耗 对规划结 果的影响,K越小则更倾向考虑威胁接近代价。调整参数K = 0,初始路径规划结果如图3( b) 所示。从规划结果可以看出,图3( b) 为了尽量规避威胁,需要付出较多的燃油代价。

经过1次优化后,路径在避开威胁区的前提下被尽量拉直; 经过2次优化后,消除了航路上的角度较小的转弯,规划出的路径更符合无人机的机动特性,如图4所示。

当无人机和目标数量均增加到16个,在已经进行了任务分配的基础之上,同时生成多架无人机的飞行路径,如图5所示。

4 结束语

上述的路径自动规划算法可以应用在2种典型的多无人机任务( 协同攻击和协同侦察) 。仿真结果表明,本文基于V图解决了多无人机航路规划问题中的威胁源建模、估价函数的建立以及航路优化算法等方面问题,给出的方法能够在保证算法有效性的基础上,减小了搜索空间,提高了规划的实时性。算法兼顾了生存能力、飞行距离和人为决策等多个约束条件,具有较好的鲁棒性。

参考文献

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13.路径规划典型算法 篇十三

摘 要：针对目前配电网中存在的分布式电源规划问题，在最大化电压静态稳定性、最小化配电网损耗以及最小化全年综合费用三个方面建立了分布式电源规划的优化模型。在规划模型的基础上，采用拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化算法（MOQPSO-CD）以及基于量子行为特性的粒子群优化算法（QPSO），来更新和维护外部存储器中的最优解，通过对全局最优最小粒子的选择引导粒子群能够对分布式电源的配置容量与接入点位置的真实Pareto最优解集进行查找，获得对多个目标参数进行合理优化。最后采用IEEE33节点的配电系统，在模拟仿真实验过程中获得了分布式电源容量配置以及介入位置的合理方案，验证了优化算法的可行性。

【关键词】分布式电源规划 Pareto最优解 配电网

分布式电源（Distributed Generation，DG）由于其在减少环境污染、节约成本、发电方式灵活、减少发电输送中的线路损耗、改善电网中的能源质量以及提高电网供电稳定性等方面具有优点，在配电网中发展迅速。然而，在配电网中加入分布式电源会使电网中原有的结构发生改变，从而导致节点电压、线路损耗与网络损耗产生了不同程度的变化。如果分布式电源注入容量与接入点位置的配置出现问题，会加大电网中线路与网络等损耗，并且会对电网供电的可靠性产生严重影响，因此，针对这一现象，对DG的容量与配置参数进行合理的优化具有重要意义。

国内外许多学者曾对DG的参数配置优化问题进行了较为深入的研究并取得了一定进展。文献[1]针对分布式电源中的地址定容问题采取了单一目标的优化方法，但是该方法在实际电网中的可行性存在问题。文献[2]采用传统的模糊理论提出将电网中具有多目标优化方案转变为只有单一目标的优化方法，并且采用遗传算法，优化了分布式电源中的容量与位置。文献[3]对于配电网中DG的容量与选址通过改进遗传算法进行优化，但是该方法存在计算时间长、算法过于复杂有时会计算得出局部的最有求解等缺点。文献[4]通过改进的自适应遗传算法，搭建了基于DG环境效益与政府关于可再生能源补贴的最小化经济模型。

在实际应用中，对于配电网中分布式电源的优化需要考虑许多变量，一般都具有比较复杂的目标函数，对其进行优化时将多个目标函数转化为单一函数非常困难，因此必须采取有效措施节约分布式电源多目标模型建立中的相关问题。本文以分布式电源的配置容量及其在配电网中的接入位置为两个切入点进行研究，建立配电网在单位年中的费用最小、电网网络以及线路损耗最低、静态电压在最优系统中的稳定性3个目标函数的分布式电源优化模型。在粒子群优化（QPSO）算法中量子行为特性的理论上加入拥挤距离排序技术，维护与更新外部存储器中的最优解，将生成分布式电源的最优配置方案问题转化为求解全局最优的领导粒子问题。最后，运用Matlab仿真软件对本文所提出的方案进行验证。配电网中DG的多目标规划模型

1.1 目标函数

1.1.1 网络损耗最小目标函数为

那么，求解出配电网中电压稳定指标的最小值minL即可知最大化静态电压的稳定裕度。

1.2 约束条件

1.2.1 等式约束

约束方程可以用潮流方程表示为：

式中，Pdi、Qdi为配电网中第 台发电机的有功、无功输出，PDGmax为分布式电源有功输出上限，PDGmin为分布式电源有功输出下限，QDGmax为分布式电源无功输出上限，QDGmin为分布式电源无功输出下限，Uimax为节点i电压上限Uimin为节点i电压下限，SDGi为配电网中拟接入的第i个DG的容量大小，SDGmax为配电网中可以接入的DG最大装机容量，Pl为线路l的传输功率。基于拥挤距离排序的粒子群优化算法

2.1 量子行为特性的粒子群优化算法

传统的粒子群优化（PSO）算法在求解方面具有不同程度的缺点，如容易陷入局部求解最优，收敛精度低等。为了防止粒子群算法进入早熟，并且尽可能加快算法的收敛减少计算时间，文献[10-11]给出了改进粒子群算法，使得具有量子行为特性的粒子群算法的实用性大大提高，在局部精度方面得到明显的提高，并且与PSO相比较仅具有一个位移更新公式。在本文中基本粒子群的集合设定为不同负荷节点处DG的输入功率，因此得到的集合为：

其中，i（i=1，2，???，P）为粒子群中的第i个粒子，j（j=1，2，???，N）为粒子在粒子群中的第j维，N为搜索空间的维数；ui，j（t）和φi，j（t）均为在区间[0，1]上随机均匀分布的数值，t为进化代数，xi（t）为在t代进化时粒子i的当前位置，pi（t）为在t代进化时粒子i的个体吸引子位置，yi（t）为在t代进化时粒子i的个体最好粒子位置，为群体在t代进化时的最好位置，C（t）为粒子在第t代进化时的平均最好位置，定义为全部粒子个体位置最好时的平均位置；α为扩张-收缩因子，是在迭代次数与除群体规模以外的唯一参数。

2.2 MOQPSO-CD算法

由于粒子群算法具有记忆特性，利用这一特性可以解耦特性粒子的解空间，求出解空间后可以适时调整控制策略，并能够通过记忆功能对当前动态进行搜索，同时具有优良的鲁棒特性和在全局范围内的搜索能力。然而，QPSO收敛的速度过快，导致了算法收敛过快，因此Pareto的解不具有多样性特点。为了寻找该问题的解决方案，本文通过利用外部存储器储存Pareto在求解过程中所产生的非劣解，从而可以较快地达到Pareto前沿。这样可以达到减少计算时间，更快获得领导粒子的目的。由于领导粒子是在所有粒子中表现最好的个体中得到的，它可以体现出整体粒子群体的认知能力，对于群体在搜索中的方向起着引导作用。为了即时更新外存储器中的非劣解，本文所采用的拥挤距离排序算法属于第2代非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过对其进行操作，可以尽快地通过领导粒子找到Pareto的最优解。与此同时，为了使多样性在粒子种群中得到丰富，基于此算法的基础上加入高斯变革算子对粒子种群寻优过程中解的多样性进行扩充。

2.2.1 领导粒子的选择

在领导粒子选择的过程中即时对新外部存储器中粒子集进行维护更新是很有必要的。其目的在于保证粒子群的多样性，并能确保Pareto最优解集的合理分布。在此算法条件下，外部存储器中的粒子集必然会存在当前代数最优的粒子，然后通过拥挤距离值算法计算器内部粒子集中每个个体距离值，通过计算拥挤距离值的方法，将粒子集合内的个体进行量化，当出现拥挤距离值最大的粒子时，表明在目标空间中该粒子成为领导粒子可能性增加。当有两个或多个领导粒子的拥挤距离值相等时，领导粒子将会在之对应的最优粒子中随机选取。

2.2.2 拥挤距离值的计算

拥挤距离排序方法描述了在一个最优解周围分布其他最优解的密度情况。以下简单阐述了本文所用到的拥挤距离计算方法，具体实现可参考文献[13]。Gj（i）（j=1，2，3）依次表示网络损耗、年综合费用和静态电压稳定指标3个目标函数值；P为粒子群集合的大小，亦可描述可行解的数量。首先，对于存储在外外部存储器的全部最优粒子，在所有需要优化目标上的函数取值进行升序排列，然后可以得到在所有优化空间上与最优粒子相接近的其它最优粒子，然后可以计算得出在统一空间内两个优化粒子的距离；最后最优粒子的拥挤距离可以通过所有最优粒子距离的求和方式得出。以本文为例详细说明拥挤距离值的特征，逐一计算并遍历相邻最优粒子的空间距离，粒子i和相邻粒子i+1在优化目标空间的距离：

2.2.3 外部存储器更替算法

在本文中人为设定两条存储器更新规则，以便满足外部存储器中存在最优粒子的目的，规则如下：

（1）位于存储器中的粒子被新生成的粒子支配时；

（2）如若外部存储器已满，则需运用拥挤距离排序算法对其内部所有进行重新排序，根据公式（16）计算所有粒子的拥挤距离值，并且按照计算出数值的大小进行排列。

2.2.4 算法实施步骤

本文选用借鉴第2代非支配排序遗传算法的基于量子行为特性的粒子搜索解空间算法对配电网中的分布式电源进行优化配置，图1所示为算法具体流程，计算过程为：

（1）初始化起始数据，数据内容为事先已规划内容，初始化算法基本参数（粒子群的规模、粒子群的初始位置、并设定最大迭代次数），系统对分布式电源位置，以及初始粒子群数据集进行随机采样。

（2）依照步骤（1）中设置的规则，对外部存储器中的粒子进行初始化设置。

（3）需要对粒子进行排位，排位的算法由公式（1）～（4）给出，可以计算出目标函数值，同时，根据公式（16）可以计算出拥挤距离值，根据以上两个参数进行排位。“2.2.1节”的方法选出粒子群中的领导粒子，最后利用QPSO位移更新方程对每个粒子进行重置。以上计算过程将会计算采样粒子集合内任意粒子的拥挤距离值。评价其是否达到Gauss变异算法条件，若达到该算法条件，则进行Gauss变异操作（Gauss mutation operator），否则转到步骤④。

（4）对③中运用QPSO位移更新算法计算出的所有粒子进行评价，并算出所有粒子的潮流数值，将其接入位置以及配置容量用数值量化，并对比量化后的函数值，按照柏拉图最优解定律计算出个体最优粒子及外部存储器最优粒子集。与计算出的上一个最优粒子相比较，新产生的粒子群中某粒子更优，则将新出现粒子作为最优粒子；若二者不能相互支配，那么二者中任意一个将被选为最优粒子，并将其放入外部存储器，然后转步骤⑤；否则舍弃更新后的粒子并转⑥。

（5）对已进入外部存储器中的粒子，按照公式（16）对其进行计算，已达到随时更新存储器中粒子的目的。通过步骤（5）可以达到将最优粒子存入外部存储器的目的。

（6）计算进化代数，若满足终止代数，则将存储器中现有的粒子作为输出，此时输出的粒子集就是所寻找的柏拉图最优输出集；否则转步骤③。算例分析

利用本文建立的模型，对IEEE 33节点配电系统进行模拟仿真，配电网系统如图2所示，对分布式电源的位置以及其容量进行重新配置。该配电系统中，额定电压为12.66kV，有功负荷的取值为3715kW，总无功负荷的取值2300kVar，总节点数为33个，总支路数为32条（其中5条为联络开关）。配电系统基准容量设为10MVA，其中平衡节点选在0号节点，分布式电源接入比例小于30%，安装节点集合为?x1，2，???，31?y（图2中的32节点将不会接入分布式电源中，因为该节点是尾端节点，并且同变压器支路侧相连，因此不需接入）。根据文献[3]可知，在计算分布式电源时，可以将其近似看成负的PQ节点，根据经验公式，选取功率因数值为0.9。初始采样粒子群集合规模为90，进行100次迭代。

按照本文所搭建的数学模型及算法计算出分布式电源配置的柏拉图最优解，及其目标函数的空间分布，如图3所示。根据图3可知，计算出的所有解相互独立分布，每个不同解均可表示出当前条件下的配置效果。以图中所列出的解

1、解2及解3为例，说明不同情况下的DG配置结果。解1情况下电压稳定指标大于0.02，相比其他两种情况最不稳定，网络损耗为80kW，损耗过大，但是年综合用最小；解3和解2相比较而言，解3在网络损耗和电压稳定性方面要优于解2，然而解3在年综合费方面是三种情况中最大的；对于解2来说，无论是年综合费用或者网络损耗以及电压稳定性指标这三个参数指标适均介于解1和解3之间，因此，考虑综合因素以解2最好。表1所示为解

1、解2和解3的DG配置方案，3个解分别与3个方案对应。

通过对比表1中的方案配置可以看出，不同DG配置方案会对年综合费用、网损和电压稳定性产生影响。在对电源在辐射线路中放置位置的分析后发现，放置位置越靠前，线路潮流受到的影响就越小。根据表1配置DG方案接入配电网，配电网络损耗将会有一定幅度下降，同时电压稳定性指标也会达到满意的效果，按照该配置方案规划，最为突出的优点是电网网络损耗方面，按照方案3配置后，电网网络损耗下降了80%。

结语

以减少电网网络损耗及年综合费用为优化目标，同时兼顾静态电压稳定性为原则，建立了DG规划的模型，在计算方面选取具有量子行为特性的粒子群优化算法（QPSO），以及基于拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化算法（MOQPSO-CD），同时采用模拟仿真对33节点配电系统进行优化，得出了基于DG配置的Pareto最优解集，由此实现了对DG优化规划的目的。并得出以下结论：为了尽可能的降低电网损耗，同时提高电压稳定性，需要将DG配置在主变电站远端位置，即馈线末端，此时DG配置收益最高。

参考文献

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14.路径规划典型算法 篇十四

讨论离散半无限规划问题,结合更新离散指标集的技术,提出一种新的`可行序列二次规划(FSQP)算法求解由半无限规划(SIP)转化到离散半无限(DSI)问题,使得可行下降方向仅通过求解一个QP子问题可获得,为克服马太效应,高阶校正通过求解带有包含某个约束集的线性方程组所得.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性.

作 者：韦春妙 朱志斌 刘平WEI Chun-miao ZHU Zhi-bin LIU Ping 作者单位：韦春妙,WEI Chun-miao(挂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林,5410041;广西工学院信息与计算科学系,广西柳州,545006)

朱志斌,刘平,ZHU Zhi-bin,LIU Ping(挂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林,5410041)

15.路径规划典型算法 篇十五

关键词：智能交通,路径规划,双向搜索

一、算法的优化原理

1.1所谓双向搜索, 指的是两个方向搜索同时进行。正向搜索:搜索是通过初始结点向目标结点进行;逆向搜索:搜索是通过目标结点向初始结点进行;当出现新结点时, 要求对本队列之中的所有结点进行判定是否重复, 同时还要求与对方队列中的所有时间判定是否重复, 若存有相同的结点 , 那么就发生了相遇事件, 此时搜索结束, 两方向搜索步数之和为搜索频数, 这样生成的搜索树为菱形, 搜索结点的数据得到有效的减少, 提高搜索效率。通过实验得出, 与单向搜索比较, 双向搜索结点数可以减少1/2以上。

1.2算法优化。搜索时, 初始结点和目标结点与搜索到的每一个节点连线投影, 初始结点与正向搜索的新结点投影与目标结点与逆向搜索的新结点投影, 计算两距离和, 若距离和比初始结点到目标结点的距离长, 则判定双向搜索无重合, 即可停止某一方向的搜索, 而另一方向继续。选择从哪个方向开展搜索, 主要因素为哪个方向结点个数较少则向该方向扩展[1]。众所周知, “两边之和大于第三边”, 所以如寻找结点在同一边上, 则此边就是所需要找的最短路径, 否则, 连线夹角最小的边是最短路径的可能性最大。

二、路径规划算法设计

2.1 算法实现。设置两个队列 c:array[0..1, 1..maxn] of jid, 这两队列分别为正向搜索和逆向搜索的扩展队列;设置两个头指针h:array[0..1] of integer, 这两个头指针分别为正向搜索和逆向搜索的头指针;设置两个尾指针t:array[0..1]  of  integer , 这两个指针分别为正向搜索和逆向搜索的尾指针。 

主程序:选择节点数较少且队列未空、未满的方向先扩展 

实验证明, 双向搜索与单向搜索相比扩展的结点数减少了至少1/2, 本文中的双向搜索算法采用邻接表存储, 不但减少了存储空间还有效地降低了算法的时间复杂度。

2.2 实验及结果分析。算法可行性分析, 采用经典的Dijstra 算法与优化的双向搜索算法对南昌市区部分道路进行最短路径搜索实验[2]。实验过程中, 主要在市区的主干道进行实验, 共存储186个结点烽548条弧。对同一起点与同一终点进行最短路径搜索, 搜索结果如表1所示。

三、结论

本文提出的路规划算法采用邻接表的存储方法, 对双向搜索算法进行优化, 对算法中因双向结点不相遇使得时间复杂度增加的问题, 采用停止一方搜索的办法, 使该算法符合城市智能交通的要求。实验证明, 该算法大多数情况下可得到最优解, 克服了以往算法中的不足, 符合城市智能交通发展的需求。

参考文献

[1]周兴.面向Internet的动态路径规划算法研究与应用系统设计[D].广州:华南理工大学, 2011.

16.路径规划典型算法 篇十六

基于改进A*算法的无人机航路规划方法研究

提出了一种基于改进A*算法的无人机航路规划方法,解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题.仿真结果表明,该方法计算速度快,易于实现.

作 者：穆中林 鲁艺 任波 张斌 MU Zhong-lin LU Yi REN Bo ZHANG Bin  作者单位：穆中林,任波,张斌,MU Zhong-lin,REN Bo,ZHANG Bin(空军工程大学工程学院,西安,710038)

鲁艺,LU Yi(空军工程大学工程学院,西安,710038;西北工业大学电子信息学院,西安,710072)

刊 名：弹箭与制导学报  PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)： 27(1) 分类号：V279 关键词：无人机   航路规划   改进A*算法  

17.路径规划典型算法 篇十七

加快集镇建设进程，提升集镇功能，是实现城乡区域统筹协调发展的需要，也是提升农业发展，解决“三农”问题的重大战略举措。如何破解集镇建设与发展难题，合理布局集镇建设规划，努力探寻集镇发展新路，进一步加快集镇建设与发展步伐，推进当地经济社会科学发展，已成为当前经济建设发展战略的重大课题。

从目前看，XX集镇建设仍处于低水平发展阶段，布局不合理，导向不明确，群众思想不解放，观念陈旧，与经营土地、经营集镇的要求不相适应,与经济社会发展的需求不相适应。

东阳市花园村的成功经验为我们提供了集镇建设的思路，即将现代企业制度与新农村建设有机结合，以民营企业为主体参与村庄全面发展的农村工业化、农村城市化道路，把优化企业发展环境与新农村建设结合起来，坚持以产业集聚，经济集聚带动和实现人口集聚，坚持以经济与社会统筹发展带动建设和谐社会，坚持以自主创新为核心，保持集镇领先和可持续发展。

结合XX镇实际，在加快集镇建设时要科学规划、完善体制、合理布局、突出重点、梯度推进，不断增强集镇的综合实力、集聚能力和经济辐射功能。

一、科学制定规划，以“高”确立集镇定位。历史经验和发展规律表明，集镇建设必须规划先行，规划是前提，是基础，是关键，规划得好才能建设得好，管理得好。集镇建设明确集镇的定位，科学制定集镇发展战略。要科学编制好XX镇发展控制保障规划，合理划分功能区，确定建设用地规模，建设生活区、商业区、工业区等都要有科学的依据，使发展规划立足长远，紧扣实际，切实可行。要立足高起点规划、高标准建设、高水平管理，统一布局，量力而行，分步实施。集镇发展规划要与国民经

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济和社会发展规划以及用地规划相衔接，把集镇发展纳入当地的人口、资源、环境、经济总盘子中通盘考虑，使农村人口、乡镇企业向集镇集中，坚持以产业集聚，经济集聚带动和实现人口集聚，使集镇各项建设协调发展，达到功能健全，交通安全，乡容整洁的整体效果。

二、加大基础投入，以“强”推进设施建设。要加快集镇发展，完善集镇功能，推进功能分区，改善集镇风貌，就要不断加强基础配套设施建设。就XX镇当前实际来说，首先是要修路，道路是集镇发展的血管，要集中力量搞好主动脉建设，如加快建设环镇东路，力争打通镇中路，对现有的几条道路做好修缮和拓宽等。通过修路拉大集镇框架，形成纵横交错的路网，为集镇各区块的建设打好基础。二是要改造综合市场。搞活市场流通是解决农产品出路、增加农民收入、丰富群众物质需求的重要保障。要推动市场提升改造，推进市场现代化建设，扩大市场规模，抬高市场层次，丰富经营内容，尽可能扩大市场的服务半径和辐射范围，增强市场的辐射力和影响力。三是要完善公厕、排水、供电、污水处理等项目建设，完备卫生、电力、邮政、电信、文化等中心站所服务功能。要有超前意识，项目应满足将集镇长期发展需求，在位置、功能、造型等各方面科学设计，一次建成长期适用，避免重复拆建。

三、突出自身特色，以“美”体现集镇品味。集镇在完善功能、配套设施的同时，要注重优化环境、体现美感，走特色的发展路子，形成比较优势，提升集镇竞争力，提高集镇品味。一要实施集镇“净化”工程，完善垃圾房、垃圾箱建设，提升垃圾中转站的功能，建立垃圾清运长效机制，推进垃圾管理一体化。二要实施“靓化”工程，全力加快集镇绿化亮化建设，将园林设计理念带入集镇建设，充分利用空间，增设绿地、灯光，使集镇处处有绿景，夜夜有霓虹。三要实施“文化”工程，推进XX文化

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大舞台工程建设，积极开展各类文体表演，不断完善各村的文化队伍建设，丰富群众的文化生活，满足群众的精神需求。四是实施“统化”工程，针对集镇房屋外部斑驳陆离、杂乱无章，宣传画不雅观、小广告满墙飞，集镇面貌脏、乱、差的实际，对集镇沿街门面、房屋用统一涂料进行出新改造。同时，督促相关户主和经营业主修复更换陈旧、破损的户外广告及店面招牌，清除有碍美观的小广告及宣传画，制作格式统一、美观大方的招牌、广告牌。

四、引进先进企业，以“优”发展集镇产业。要充分做好招商引资工作，加强对企业的扶持力度，通过优秀企业的落地发展来带动集镇的长远建设。一是要重抓集镇房地产开发，加快房地产项目引进建设，实现XX镇房地产项目零的突破。注重老镇区改造和新镇区规划建设相结合，以房地产为产业龙头，进行房地产梯度开发，靠房地产项目推进酒店、宾馆等服务、娱乐产业建设，提高政府税收，带动基础设施建设，加大集镇开发力度，改善人居环境。二是要改造提升综合市场，通过扩建市场，完善功能，扩大范围，丰富种类，全面拉动商品的交易流通，搞活农产品销路，提高农民收入水平，搞旺人气提振消费，带动市场周边的商业繁荣。通过市场的带动作用，不断壮大第三产业，推动服务业加速发展。三是要引进好的企业，注重产业政策、投资强度、经济效益、带动作用，着力引进投资规模大、经济效益好、利税贡献大、带动作用强的亿元项目。进一步改变政府职能，提供宽松透明的政策环境，高效快捷的服务环境，全力为外来客商保驾护航。四是以创新体系建设为依托，大力培育高新技术企业，不断推进科技创新，提升产品层次，增强企业的自主创新能力和核心竞争力。