领域知识优化的蚁群规划算法

• 作者: 柴啸龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能规划 规划图 蚁群规划 领域知识
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 17-19
• 分类号: TP18
• 字数: 3109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.005

摘要

在智能规划领域的传统图规划算法中,规划解的提取是从规划图的最后一层不断向前提取.提取过程中要不断进行大量状态互斥判断.提取过程中一旦发生失败就要回溯,即使再遇到相同的互斥情形也要重新计算,大量判断互斥的计算被带入主循环搜索过程,极大地影响了搜索效率.将领域知识通过禁忌连接集的形式加入蚁群规划算法中,相邻动作层的很多互斥信息通过禁忌连接集只需计算一次,不带入主循环计算中,可以较好地提升算法的执行效率,实例分析表明这一策略是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴啸龙	广东商学院数学与计算科学学院	14	50	4.0	6.0