【摘 要】
:
针对大规模多AGV路径规划的应用场景,为解决多个AGV在路径规划时因抢占节点,导致该节点负载过高,造成局部拥塞,致使整个系统的运行效率降低的问题。提出了一种结合节点负载情
【机 构】
:
四川大学计算机学院,四川省大数据分析与融合应用技术工程实验室
【基金项目】
:
国家重点研发计划(2020YFB1707900)。
论文部分内容阅读
针对大规模多AGV路径规划的应用场景,为解决多个AGV在路径规划时因抢占节点,导致该节点负载过高,造成局部拥塞,致使整个系统的运行效率降低的问题。提出了一种结合节点负载情况的改进A*算法。各个节点的负载从初始值开始,根据相应的动态负载计算公式,动态更新该节点的负载。在A*算法的启发函数中引入负载,使节点负载影响AGV路径选择,避开高负载节点。通过相应的仿真模拟实验,证明了该算法能够有效地均衡各节点的负载,提高系统运行效率。
其他文献
日本在近代通过明治维新接受了大量西方科学文化并使之现代化,色彩也变得西化,出现了与以往不同的色彩名称和新的色调。染料和颜料在日本近代已经变成人造材料,向着透明化发
从古至今,人们在寄托文化情感时,都会使用象征事物。在古代,人们崇尚以"礼"为核心的思想,这也是思想发展的精髓。古人在服饰的审美与设计中积极传递尊卑有序的观点,也借此区
为了直观地了解人工智能领域发展现状及研究前沿,剖析国内外研究存在的异同点,助力国内人工智能研究。以Web of Science数据库和CNKI数据库的2008—2019年期刊论文为依据,借
为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部
针对经典循环卷积神经网络(RCNN)在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络(MHAP
针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Gol
异常检测是数据挖掘中的一个重要研究方向,当前大多数基于密度的异常检测算法常常基于样本分布假设,敏感于近邻参数k并且缺乏对集体异常点的检测能力。针对这些问题,提出了一
动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散
针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法。构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通道注意力机制,增强高频信息通道的表征能力。引入卷积注意块的特征提取结构,减少高频图像细节信息的丢失。在网络的重建层,引入全局跳远连接结构,进一步丰富重建的高分辨率图像信息的流动。实
为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算