蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的...蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。展开更多
针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域...针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域生成网络(region proposal network,RPN)获取的提议区域(region of interest,ROI)体素化处理,同时构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点;加入点云Transformer模块来增强对网格中心点局部特征的学习;在网络中加入球查询半径预测模块,使得模型可以根据点云密度自适应调整球查询的范围。最后,对所提算法的有效性进行了试验验证,在KITTI数据集下对模型的性能进行评估测试,同时设计相应的消融试验验证模型中各模块的有效性。展开更多
为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区...为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区间集外延–集合内涵(集合外延–区间集内涵)(interval set extent-set intent(set extent-interval set intent),ISE-SI(SE-ISI))型单边区间集模糊半概念。全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念构成格,并给出基于格搜寻全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念的算法。通过与已有成果对比,显示出这2种知识表示形式的多方优势。本文所得结果在知识表示及提取方法上具有适用范围广、实际应用强等优点。展开更多
文摘蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。
文摘针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域生成网络(region proposal network,RPN)获取的提议区域(region of interest,ROI)体素化处理,同时构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点;加入点云Transformer模块来增强对网格中心点局部特征的学习;在网络中加入球查询半径预测模块,使得模型可以根据点云密度自适应调整球查询的范围。最后,对所提算法的有效性进行了试验验证,在KITTI数据集下对模型的性能进行评估测试,同时设计相应的消融试验验证模型中各模块的有效性。
文摘为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区间集外延–集合内涵(集合外延–区间集内涵)(interval set extent-set intent(set extent-interval set intent),ISE-SI(SE-ISI))型单边区间集模糊半概念。全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念构成格,并给出基于格搜寻全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念的算法。通过与已有成果对比,显示出这2种知识表示形式的多方优势。本文所得结果在知识表示及提取方法上具有适用范围广、实际应用强等优点。
