基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划研究

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在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划.基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法.构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力,全面查看搜索路径上的当前节点、下一个节点和目标节点,增加路径选择的多样性,提高收敛速度,实现采摘机器人最优路径规划.实验结果表明,设计方法能有效地解决特殊地理环境下,采摘机器人拾取器的最优避障规划问题,具有较高的效率和优越性.
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建筑工程项目有着大量的分项工程以及复杂的工序,因此要对建筑工程项目实现严格的把控是十分困难的.为了对建筑工程实现多目标的优化,此次研究首先将工程质量进行了量化处理,然后建立了工期-成本-质量三维优化模型,并使用改进遗传算法对该模型进行计算以分析3者之间的关系.研究结果表明,该方法能够有效地求解工程多目标优化问题,且在建筑工程中,工期、成本、质量之间相互影响,以期为实现建筑工程多目标均衡优化提供一定的参考.