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摘要:
针对非结构化、未知环境下的智能体路径规划问题,提出了一种基于增强拓扑神经进化(Neuro-Evolution of Augmenting Topologies)的方法.通过对智能体进行仿真建模,为智能体提供感知模型和记忆模型,将感知模型和记忆模型的数值作为神经网络的输入来指导智能体在仿真环境中的行为.设定合理的适应性函数,对智能体在仿真环境中执行路径规划任务的表现进行评价.通过NEAT算法对指导智能体行为的神经网络进行结构和权值优化,并生成一个最佳神经网络.仿真实验显示,基于NEAT算法进化出的神经网络,可以指导智能体快速地寻找到一条有效路径.
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文献信息
篇名 一种基于NEAT的智能体路径规划方法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 路径规划 NEAT 神经网络 智能体
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 信息融合
研究方向 页码范围 1320-1326,1404
页数 8页 分类号 TP18
字数 5405字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.07.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘箴 宁波大学信息科学与工程学院 81 465 11.0 18.0
2 王瑾 宁波大学科学技术学院 9 10 1.0 2.0
3 刘婷婷 宁波大学信息科学与工程学院 30 81 5.0 7.0
7 柴艳杰 宁波大学信息科学与工程学院 24 136 6.0 11.0
8 钱平安 9 35 5.0 5.0
9 吴雷 宁波大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
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