基于蚁群算法的Hopfield神经网络在多空间站路径规划的应用研究

• 作者: 郭琦 金飞虎
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蚁群算法 空间机器人 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.014

摘要

空间机器人每次携带的燃料有限,提高空间机器人的工作效率以及延长其在轨寿命研究具有重要意义,分析了空间机器人多空间站访问问题.为了弥补传统路径规划方法容易陷入局部极小点的问题,提出利用基于蚁群算法的Hopfield神经网络来解决空间机器人多空间站访问问题.仿真实验结果表明,基于蚁群算法的Hopfiled神经网络用于多空间站访问问题,收敛速度要比Hopfield神经网络快,且比Hopfield神经网络易于跳出局部极点,该算法有利于解决多空间站路径规划问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭琦	哈尔滨工业大学理学院	20	175	6.0	12.0
2	金飞虎		1	6	1.0	1.0