1. 中国劳动关系学院 机构,北京,100048
2. 北京林业大学,北京,100048
纸质出版:2020
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张才明, 刘志华. 遗传算法融合大数据的目标车辆路径规划方法[J]. 微电子学与计算机, 2020, 37(6): 89-92.
ZHANG Cai-ming, LIU Zhi-hua. Target vehicle path planning method based on big data fusion of genetic algorithm[J]. 2020, 37(6): 89-92.
针对择优路径精度不高、车辆匹配与规划效率慢问题,提出一种基于遗传算法融合大数据的目标车辆路径规划方法.利用大数据分析技术构建目标车辆路径规划层次架构,确定目标车辆路径规划的约束条件;在大数据分析约束下,采用遗传算法编码染色体,采取种群初始化手段,提升遗传算子的搜寻速率,建立目标车辆路径的适应值函数;最后按照遗传算法融合大数据基因操作,利用适应值及变异算子对筛选后子路径进行筛选变异,确定最终路径坐标,实现目标车辆路径规划.仿真实验证明,所提方法可以大幅提升车辆运行效率,路径规划精度较高,且具有很好的收敛性.
Aiming at the problems of low accuracy of optimal path selection and slow efficiency of vehicle matching and planning
a method of target vehicle path planning based on big data fusion of genetic algorithm is proposed. Using big data analysis technology to build the hierarchical structure of target vehicle path planning and determine the constraints of target vehicle path planning; Under the constraints of big data analysis
genetic algorithm is used to encode chromosomes
and population initialization is used to improve the search speed of genetic operators and establish the fitness function of the target vehicle path; Finally
according to the genetic algorithm fusion big data gene operation
the adaptive value and mutation operator are used to screen and mutate the selected sub path
determine the final path coordinates
and realize the target vehicle path planning.Simulation results show that the proposed method can greatly improve the efficiency of vehicle operation
the accuracy of path planning is high
and has good convergence.
宋英华, 宁晶婧, 吕伟, 等.震后初期公私协同的动态LAP模型[J].中国安全科学学报, 2018, 28(3):173-178. DOI: 173
黄凯, 白鸿柏, 路纯红, 等.复杂构型金属橡胶毛坯铺设路径规划[J].航空动力学报, 2018, 33(7):1575-1583. DOI: 1575
楼振凯.LRP的双层规划模型及算法[J].中国管理科学, 2017, 25(11):151-157. DOI: 151
谷远利, 陆文琦, 邵壮壮.基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法[J].北京工业大学学报, 2019, 45(6):585-592. DOI: 585
庄金雷, 李瑞峰, 曹雏清, 等.3维细长管路测量扫描路径自主规划[J].机器人, 2019, 41(5):628-636. DOI: 628
张菁, 何友, 彭应宁, 等.基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划[J].航空学报, 2019, 40(3):228-238. DOI: 228
陆峰, 徐友春, 李永乐, 等.基于车辆信息融合的智能车障碍物检测方法[J].计算机应用, 2017, 37(S2):115-119. DOI: 115
陕振沛, 郭亚丹, 宁宝权, 等.基于组合赋权灰色关联改进TOPSIS法的供应商评价[J].数学的实践与认识, 2019, 49(8):71-78. DOI: 71
明杰, 朱希安, 王占刚.基于改进遗传算法的矿井突水避险路径规划[J].煤炭技术, 2019, 38(3):95-97. DOI: 95
李俊, 舒志兵.基于改进D~* Lite遗传算法路径规划研究[J].机床与液压, 2019, 47(11):39-42. DOI: 39
王庞伟, 邓辉, 于洪斌, 等.车路协同下区域路径实时决策方法[J].北京航空航天大学学报, 2019, 45(7):1349-1360. DOI: 1349
肖春晖, 邹媛媛, 李少远.有障碍区域的多无人机多目标点路径规划[J].空间控制技术与应用, 2019, 45(4):46-52. DOI: 46
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