导读:本文包含了改进动态规划算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多约束指标,动态规划,旅游路线,动机利益
改进动态规划算法论文文献综述
周啸,李胜辉,高奎亮,刘成龙,王含巢[1]（2019）在《一种多约束指标改进的动态旅游路线规划算法》一文中研究指出针对目前旅游路线规划缺乏自主性,难以满足旅游者个性化需求的问题,提出了一种多约束指标改进的动态旅游路线规划算法.首先建立了兴趣景点集模型和特征拐点集模型,确定多约束指标,以最短路径规划为基础融合多约束指标设计动态旅游路线规划算法,使旅游者能够在自主或利用智能机随机选取景点后智能规划最优旅游路线.算例证明,该算法能够输出距离最短同时符合旅行摆渡过程一般规律的路线,满足旅游者个性化需求,使旅游者获得最佳动机利益满足.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
付宇晓,晁世伟,代欣宇,任广建[2]（2018）在《基于改进的CPCNN的动态滑行路径规划算法》一文中研究指出为提高大型机坪的场面运行效率,提出了基于人工势场和竞争性耦合神经网络(CPCNN)的滑行路径规划算法,可根据预测的航空器路径轨迹,动态调整滑行路段的虚拟路权,更新CPCNN搜索网络,确定下一个点火节点,直至目标节点点火得到动态滑行路径。算法预测了场面交通态势,可以有效分散航空器交通密度,避免交通堵塞,达到航空器运行时间最短的目的。以昆明长水机场为例,验证了算法的有效性。(本文来源于《航空计算技术》期刊2018年06期）
石立培[3]（2018）在《基于改进Q学习的智能车辆动态路径规划算法的研究》一文中研究指出智能车辆技术的发展不但提高车辆自身的安全性能,还能够有效的避免交通事故的发生,保护人们的生命财产安全。而智能车的路径规划技术一直都是智能车辆技术发展的核心内容,更是社会发展的需求。强化学习是Agent与环境不断进行交互的一种在线学习方式。Q学习是一种重要的强化学习算法,非常适用于智能车在未知环境下进行路径规划,但在面对复杂的环境变化时,该算法学习效率低下,收敛速度慢。蚁群算法是一种群智能优化算法,该算法能够较快的找到局部的最优解,有很强的鲁棒性和适应性,但是寻优过程中收敛速度比较慢,容易陷入局部的最优解,出现停滞现象。针对智能车路径规划问题,本文首先对传统蚁群算法进行改进,制定信息素局部更新规则,用动态函数_0Q(t)取代传统蚁群算法的常数量_0Q,使得蚂蚁在寻优过程中对当前较优路径的搜索更具有导向性,促使蚂蚁去探寻未走过的路径,避免算法陷入局部最优解。其次,本文提出基于改进蚁群与Q学习结合算法。将蚁群算法中的信息素?~?_(ij)加入到Q学习中,智能车在进行路径规划的行为决策时,要综合考虑信息素量?~?_(ij)和Q学习中的Q值。加快了学习效率。运用MATLAB建立了智能车进行路径规划的环境模型和可视化仿真界面,分别在不同的静态环境下进行仿真分析对比,验证了改进蚁群算法与Q学习结合在进行静态路径规划时的有效性。最后,本文提出了基于模糊控制的改进蚁群算法与Q学习结合的动态路径规划方法。建立模糊推理系统实时控制信息素局部更新挥发因子?,减少较优路径和智能车所处状态周围障碍物较少的路径上的信息素挥发量,并通过监测一定范围内的可到达节点的数量的变化来判断动态障碍物的出现及位置,重新规划一条绕过障碍物到达目标点的路径。在仿真环境下对比分析改进蚁群算法与Q学习结合和基于模糊控制的改进蚁群与Q学习结合算法在静态路径规划中的性能,最后验证了该算法在不同情形下进行动态路径规划中的可行性。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
邓涛,韩海硕,罗俊林[4]（2018）在《基于动态规划算法的混合动力汽车改进型ECMS能量管理控制研究》一文中研究指出为改善混合动力汽车的燃油经济性,以耦合器侧的输入扭矩为研究对象,以最优化扭矩分配为目标,应用动态规划求出已知工况下并联型混合动力汽车全局最优的动力源工作状态,以此作为输入求得等效因子,并提出一种改进型瞬时等效燃油消耗最低策略(ECMS)。将电池充放电过程等效为虚拟的发动机运转过程,利用虚拟等效燃油消耗,建立改进型ECMS能量管理整车仿真模型,并与功率跟随策略和传统ECMS进行仿真分析比较。结果表明:对于改进型ECMS,相较于功率跟随策略,SOC降低了3.36%,燃油经济性提高了10.95%;相较于传统ECMS,SOC提高了1.48%,燃油经济性提高了3.20%。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年03期）
张叶茂,杨晓武[5]（2017）在《基于改进蚁群算法的动态路径规划算法研究》一文中研究指出针对交通导航最优路径问题,文章分析了传统蚁群算法的基本原理及其局限性,并为提高路径搜索效率,解决路径搜索初始阶段缺乏方向性、正反馈机制引发局部最优解的问题,提出了新的改进蚁群算法,通过信息素更新策略改进、启发因子改进和引入探索因子来寻求动态全局最优解。由MATLAB实验仿真可知,改进后的蚁群算法对比基本蚁群算法,在遍历相同道路网络节点时,其循环的平均路径长度和最短路径长度都较短,能够有效实现动态最短路径诱导,具有良好的收敛性和全局寻优性。(本文来源于《西部交通科技》期刊2017年03期）
李子茂,李湘[6]（2016）在《EBD(1,2)的参数化动态规划算法改进》一文中研究指出为了提高Z.Wei和D.Zhu的算法的计算效率,通过引入全局变量Map数组避免重复计算基因家族的邻接关系,将Z.Wei和D.Zhu的固定参数算法的时间复杂度改进为O(s~24~sn),空间复杂度保持O(s4~sn);当给定基因组是有向时,适当地修正之后,证明了Z.Wei和D.Zhu的固定参数动态规划算法适合求解有向(1,2)-范例断点距离.相关算法可使用C++来实现,仿真实验进一步验证了改进算法的有效性.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
蓝雯飞,吴子莹,李强,强小利[7]（2016）在《动态规划算法的时间效率改进》一文中研究指出分析了影响动态规划算法时间复杂度的3个因素,分别从3个方面给出了改进动态规划算法时间复杂度的优化措施,从理论上分析了优化方法的有效性和正确性.与传统算法相比,优化后的算法时间复杂度有一定程度的提高,能够适用于数据规模更大的问题.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
冯婧,周杨[8]（2015）在《求解一维非线性规划问题的改进动态规划算法》一文中研究指出该文基于常规动态规划解法,采用将各阶段决策变量在其可行域内充分离散的方法来求解各状态变量下的最优目标函数值。该方法可通用于求解最大及最小目标函数值,同时避免了由于状态变量离散步长不同而导致目标值精度不高的问题。(本文来源于《科技资讯》期刊2015年34期）
黄玮,徐卫亚,陈鸿杰,顾锦健[9]（2014）在《基于改进动态规划算法的堆积体边坡稳定性分析》一文中研究指出引入图论的概念,将堆积体边坡稳定性分析中搜索最危险滑动面及计算安全系数问题转化为图论中求最短路问题。对动态规划算法进行改进,给出改进动态规划算法的基本方程,利用改进动态规划算法解决图论中求最短路问题,建立基于改进动态规划算法的极限平衡有限元方法。通过一个算例对该方法进行验证,计算结果与推荐答案基本一致,说明该方法适用于堆积体边坡稳定性分析。将该方法用于溪洛渡水电站左岸谷肩堆积体边坡稳定性分析,研究表明,计算得到的最危险滑动面和安全系数与极限平衡法的计算结果基本一致,工程应用效果良好。(本文来源于《地下空间与工程学报》期刊2014年03期）
王琦,王淼,周晓华,张超[10]（2014）在《基于改进神经动态规划算法的CFB锅炉床温控制器》一文中研究指出循环流化床锅炉燃烧系统是一个复杂的、大时滞、强耦合、非线性系统,维持燃烧室内正常的床温,是硫化床锅炉稳定运行的关键;针对传统的CFB锅炉床温控制器存在抗干扰能力弱、稳定时间长、控制精度不高等问题,提出了一种新型的基于改进神经动态规划(NDP)算法的锅炉床温控制器,该控制器的模型模块采用Elman神经网络;在某工控点下,将其用于CFB锅炉燃烧控制系统,并与传统的PID控制器进行比较;仿真结果表明:基于改进NDP算法的控制器,可以更好地拟合CFB锅炉燃烧系统的实际数学模型,具有动态性能好、收敛速度快、控制精度高等优点。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年05期）
改进动态规划算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高大型机坪的场面运行效率,提出了基于人工势场和竞争性耦合神经网络(CPCNN)的滑行路径规划算法,可根据预测的航空器路径轨迹,动态调整滑行路段的虚拟路权,更新CPCNN搜索网络,确定下一个点火节点,直至目标节点点火得到动态滑行路径。算法预测了场面交通态势,可以有效分散航空器交通密度,避免交通堵塞,达到航空器运行时间最短的目的。以昆明长水机场为例,验证了算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
改进动态规划算法论文参考文献
[1].周啸,李胜辉,高奎亮,刘成龙,王含巢.一种多约束指标改进的动态旅游路线规划算法[J].中北大学学报(自然科学版).2019
[2].付宇晓,晁世伟,代欣宇,任广建.基于改进的CPCNN的动态滑行路径规划算法[J].航空计算技术.2018
[3].石立培.基于改进Q学习的智能车辆动态路径规划算法的研究[D].燕山大学.2018
[4].邓涛,韩海硕,罗俊林.基于动态规划算法的混合动力汽车改进型ECMS能量管理控制研究[J].中国机械工程.2018
[5].张叶茂,杨晓武.基于改进蚁群算法的动态路径规划算法研究[J].西部交通科技.2017
[6].李子茂,李湘.EBD(1,2)的参数化动态规划算法改进[J].中南民族大学学报(自然科学版).2016
[7].蓝雯飞,吴子莹,李强,强小利.动态规划算法的时间效率改进[J].中南民族大学学报(自然科学版).2016
[8].冯婧,周杨.求解一维非线性规划问题的改进动态规划算法[J].科技资讯.2015
[9].黄玮,徐卫亚,陈鸿杰,顾锦健.基于改进动态规划算法的堆积体边坡稳定性分析[J].地下空间与工程学报.2014
[10].王琦,王淼,周晓华,张超.基于改进神经动态规划算法的CFB锅炉床温控制器[J].计算机测量与控制.2014