基于模拟退火算法的路径规划优化策略
基于模拟退火算法的岛礁补给路径规划
基于模拟退火算法的岛礁补给路径规划邓南明;唐世轩;张迪【期刊名称】《兵工自动化》【年(卷),期】2017(36)5【摘要】为了高效、准确地解决岛礁补给最优路径规划问题,基于模拟退火算法对该问题进行了研究.采用路径长度最短作为海岛补给路径规划的最优指标,利用模拟退火算法求解最短路径.并分别对蚁群算法和模拟退火算法路径规划进行仿真分析,仿真结果表明:在岛礁补给路径规划问题上,模拟退火算法不仅可以高效准确地解决岛礁最优路径规划问题,而且相对于蚁群算法具有能避免陷入局部最优,计算结果稳定且效率更高等优势.该方法不仅可以用于岛礁补给路径规划,还可以用于解决无人平台、飞行器等路径规划的问题.%In order to efficiently and accurately solve reefs supply optimum path planning problem, based on simulated annealing algorithm for this problem is studied. Use the shortest path length of the reefs as the best indicator of the supply path planning, simulated annealing algorithm for the shortest path. And each ant colony algorithm and simulated annealing algorithm for path planning simulation analysis, results show that: in the reefs supply path planning problem, simulated annealing algorithm can not only efficiently and accurately solve reefs optimum path planning, and with respect to the ant swarm algorithm can avoid the local optimum, stable results and higher efficiency advantages. This method can be used not only in reefs supply pathplanning, it can also be used to solve unmanned platforms, aircraft and other path planning.【总页数】3页(P30-32)【作者】邓南明;唐世轩;张迪【作者单位】中国人民解放军91388部队,广东湛江 524022;中国人民解放军91388部队,广东湛江 524022;中国人民解放军91388部队,广东湛江 524022【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于模拟退火算法的舰艇编队海上补给规划 [J], 罗朝晖;秦芙蓉;余鹏2.蚁群算法在岛礁补给路径规划中的应用 [J], 邓南明;王栋;熊乾坤3.基于混合遗传算法的岛礁物资补给任务规划模型 [J], 刘晨生; 宋士兵4.舰艇编队多补给舰海上补给路径规划 [J], 魏振堃;赵素丽;李阳超;郭湛5.基于启发式遗传算法的岛礁物资补给任务规划 [J], 李江成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于模拟退火策略的强化学习路径规划算法
基于模拟退火策略的强化学习路径规划算法季野彪; 牛龙辉【期刊名称】《《现代计算机（专业版）》》【年(卷),期】2019(000)032【总页数】5页(P12-16)【关键词】强化学习; 算法; 模拟退火; 路径规划【作者】季野彪; 牛龙辉【作者单位】西安工程大学电子信息学院西安 710000【正文语种】中文0 引言随着无人驾驶[1]的兴起，机器人导航技术[2]越来越受到人们的重视。
对于机器人导航技术的研究，其核心在于路径规划[3]，即在特定环境下，依据某些规则，规划出一条从起始点到目标点的最优无碰撞路径[4]。
强化学习是近年来发展迅速的一种机器学习算法，并在移动机器人路径规划领域取得了较好的应用。
强化学习算法中，agent 通过与环境的交互进行试错学习，从而获得奖赏值，最终规划出一条奖赏值最高的最优路径[5]。
传统的Q（λ）学习算法进行路径规划[6]时，agent 每到一个状态，其动作选择策略都会有一个固定的探索因子决定下一个动作是探索环境还是利用环境。
对于探索因子的设计往往会影响算法的性能，过大的探索因子会导致agent 对环境知识的利用不够，影响算法收敛速度，过小的探索因子会导致算法陷入局部最优。
本文针对Q（λ）学习算法中探索因子的设计问题，通过加入模拟退火（Simulated Annealing，SA）[7]的思想，提出了基于模拟退火策略的Q（λ）学习算法（SA-Q（λ））。
改进的SA-Q（λ）学习算法中探索因子动态变化，学习初期探索因子较高，agent 以较大的概率选择随机动作，以便尽快地了解环境。
随着学习幕数的增加，探索因子根据退火规则逐渐减小，agent 以较大的概率选择最优动作。
实验表明，改进的SA-Q（λ）学习算法加快了agent 规划出最优路径、提高了算法的收敛速度。
1 强化学习1.1 简介强化学习是机器学习的一种类型，通过与环境交互获得反馈，目的是为得到较高的正回报。
在学习过程中给定agent 奖赏和惩罚的规则，agent 根据自身的经验不断发现能够获得奖赏的动作，最终学习出一条奖赏值最高的状态——动作链[8]。
基于模拟退火算法的路径规划优化
基于模拟退火算法的路径规划优化路径规划在现代社会的交通领域中扮演着重要的角色。
对于优化路径规划问题，模拟退火算法被广泛应用并取得了许多成果。
本文将介绍基于模拟退火算法的路径规划优化方法，并探讨其在实际应用中的效果和局限性。
一、模拟退火算法概述模拟退火算法是一种通过模拟物质在退火过程中的行为而提出的一种优化算法。
它模拟了固体物体加热冷却时的晶体结构演化过程，通过在解空间中按照一定概率接受较差的解，以避免陷入局部最优解，从而寻找到全局最优解。
二、路径规划问题及其优化目标路径规划问题是在图或网络中找到一条最优路径，使得满足特定条件的目标最大化或最小化。
例如，在城市交通中，寻找最短路径可以降低行驶时间和燃料消耗。
在物流配送中，找到最优路径可以降低运输成本和提高效率。
在路径规划问题中，优化目标通常包括路径的总长度、行驶时间、交通拥堵等。
模拟退火算法可以通过调整路径的节点顺序和路径长度，来寻找到最优的路径。
三、基于模拟退火算法的路径规划优化步骤1. 初始化路径和初始温度：首先随机生成一条初始路径，并设置初始温度。
2. 邻域解搜索：在当前温度下，通过随机交换节点位置产生邻域解。
以一定的概率接受较差的解，避免陷入局部最优解。
3. 降温策略：根据设定的降温策略，逐步降低温度，控制搜索空间的变化。
4. 终止条件判断：当满足终止条件时，停止搜索并输出结果。
5. 结果分析与优化：对得到的最优路径进行分析，并根据实际需求进行优化。
四、基于模拟退火算法的路径规划优化实例考虑一个简化的城市路径规划问题。
假设有1个起点和5个终点，需找到一条最短路径，使得从起点依次经过所有终点再返回起点。
首先，生成随机的初始路径，如：起点-终点1-终点2-终点3-终点4-终点5-起点。
然后，计算初始路径的总长度作为初始解。
设置初始温度和降温策略。
在搜索过程中，通过交换节点位置来产生新的路径，并计算新路径的长度。
根据温度和目标函数值之间的差异以一定概率接受新解。
货物配送中的路径规划与调度优化方法
货物配送中的路径规划与调度优化方法在现代物流运输中，货物配送的路径规划与调度是一个重要的问题。
随着交通网络的发展和货物运输量的增加，有效的路径规划与调度可以极大地提高物流运输的效率，降低运输成本，并且减少环境污染。
本文将介绍一些常见的货物配送中的路径规划与调度优化方法。
首先，我们需要了解路径规划与调度的基本概念。
路径规划是指根据一定的条件和约束，确定从起点到终点的最佳路径，并且可以根据实际情况进行动态调整。
调度是指根据给定的资源和任务要求，合理地安排任务的执行顺序和时间，以实现最佳的运输效果。
路径规划与调度优化的方法有很多种，下面将介绍其中的几种常见方法。
1. 路径规划方法（1）最短路径算法：最短路径算法是路径规划中最基本和常用的方法之一。
其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd算法。
这些算法通过计算节点之间的最短距离来确定最佳路径。
最短路径算法可以应用于不同的情况，如单一目标路径、多目标路径和动态路径。
（2）遗传算法：遗传算法是一种通过模拟自然进化原理进行优化的方法。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个遗传的染色体序列，根据适应度函数进行交叉和变异操作，最终找到最优的路径。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以处理复杂的配送问题。
（3）模拟退火算法：模拟退火算法是一种启发式优化算法，其思想源于固体退火的过程。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个温度逐渐下降的过程，通过模拟退火算法来搜索全局最优解。
模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并且可以应对存在随机干扰的情况。
2. 调度优化方法（1）启发式调度算法：启发式调度算法是一种基于经验和规则的调度方法。
在货物配送中，可以根据物流网络的特点和运输需求，制定一套启发式的规则，如最先服务、最短时间窗等，来安排任务的执行顺序和时间。
启发式调度算法具有较快的计算速度和较好的可行解质量。
（2）遗传算法调度：遗传算法不仅可以应用于路径规划，也可以用于调度优化。
基于模拟退火遗传算法的拆卸路径规划
仝球 一个熏 曙的研究课 题 拆卸序 列规划就 足在满 足零 拆 卸 日标 ． ｍ可 行的拆 卸顺序 规划 ＡＧＡ算法 介绍 部 件可 行拆卸 前提 Ｆ． 为满足 一定 的拆 卸 ｜标 ． 定零 ｉ ２ Ｓ ｊ 确 ｝ ｆ ｆ 件 被拆 卸的先 后顺序 Ｉ此拆 拍 Ｆ桥 同 ． 卸 顺序 也不 ２ ｌ ＝ ｊ ］１ 拆 Ａ ． Ｓ ＧＡ算法原理 同 日Ｉ删 内外铆 究拆卸 路径 规划 的方法 有很 多 ． 于 ｊ ｉ 『 ｝ 如基 沦 的方法 和遗 传 算法 （ ｅｅｉＡｌ ｒｈ ＧＡ） Ｇ ｎ ｌ ｇ ｉ ｍ． 等 ｅ ｏｌ 遗传 算法 和模 拟遐 火算 法是近 年 束兴起 的 一 能 种性
Ｉ ｔ ）Ｉ ｍｄ １Ｉ ｉ ｓ － ｌ ｅｆ ｉｌｙ ｉ ｕｅ ｓｏ ｊ ｌ ｕ ｃｉｎ ａ ｄ １ｔ ｌ ｗ【 ａｔ『 ｔｅ ａ ｏｉ ｍ ｉ ｎ ｈ Ｉ ｎ ｅ． ｃ ｄｓ ｍｍｈｙ ｌｃ ￣ ｓ ｓｄⅡ ｂｅ－ｖ ｆ ｌ ｎ １ ｏ － ｌ ｈ ｌ ｒ ｈ ｓ ｅ Ｓ ｈ ａ ｉ （ｌ Ｃ ｃ ｅ ｎ ｏ ｌ １ 、Ｉ ｈｒ ｆ ｇ ｌ
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无人机路径规划算法的优化方法研究
无人机路径规划算法的优化方法研究无人机技术的迅猛发展使得无人机应用领域愈加广泛，其中路径规划算法的优化成为无人机自主飞行的重要研究方向之一。
优化路径规划算法可以提高无人机的效率、安全性和可靠性，进一步拓展了无人机的应用领域。
本文将介绍几种常见的无人机路径规划算法优化方法，并深入研究其优缺点及适用范围。
一、遗传算法优化方法遗传算法是一种模拟生物进化的优化方法，它模拟了进化的过程：交叉、变异和选择。
在无人机路径规划中，可以将路径规划问题建模为一个遗传算法优化问题。
首先，将无人机飞行区域划分为一个个离散的网格点，然后将每个点作为遗传算法的基因。
通过交叉和变异操作，产生新的基因组合，即路径。
最后，根据预定义的评估函数对生成的路径进行选择。
遗传算法优化方法的优点是可以处理复杂的路径规划问题，同时具备全局搜索能力。
然而，由于遗传算法本身的特点，其计算复杂度较高，需要进行大量的迭代次数才能找到最优解。
因此，适用于无人机路径规划问题中对效率要求不高且规模较小的情况。
二、模拟退火算法优化方法模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法。
它通过模拟固体物质冷却时的退火过程来搜索最优解。
在无人机路径规划中，路径的选择和生成过程可以类比为固体物质的结晶过程。
通过不断降低温度，达到寻找全局最优解的目的。
模拟退火算法优化方法的优点是具有一定的全局搜索能力，并且相对于遗传算法来说，其计算复杂度较低。
然而，模拟退火算法难以克服局部最优解的困扰，容易陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
因此，适用于规模较小且对效率要求不高的无人机路径规划问题。
三、蚁群算法优化方法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在蚁群算法中，每只蚂蚁根据信息素信息选择路径，并通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径。
这样，整个群体通过信息素的正反馈调节逐渐趋于全局最优解。
蚁群算法优化方法的优点是具有较强的适应性和鲁棒性，能够有效地处理复杂的路径规划问题。
同时，蚁群算法也具有一定的并行计算能力，能够加速路径规划的过程。
模拟退火算法详解
车间调度问题求解
总结词
模拟退火算法在车间调度问题求解中具有较好的应用 效果，能够提高生产效率。
详细描述
车间调度问题是一个复杂的优化问题，旨在合理安排生 产任务和资源分配，以提高生产效率。模拟退火算法通 过随机搜索和接受不良解的概率，能够找到较为满意的 调度方案。在车间调度问题中，模拟退火算法可以与其 他启发式方法结合使用，以获得更好的性能。此外，模 拟退火算法还可以应用于其他生产调度问题，如作业车 间调度、装配线平衡等。
旅行商问题求解
总结词
模拟退火算法在旅行商问题求解中具有较好的性能， 能够找到高质量的解。
详细描述
旅行商问题是一个NP难问题，旨在寻找一条旅行路线 ，使得一个旅行商能够访问一系列城市并返回到起始 城市，且总旅行距离最短，同时满足每个城市恰好经 过一次。模拟退火算法通过随机搜索和接受不良解的 概率，能够探索更广阔的解空间，从而找到高质量的 解。在旅行商问题中，模拟退火算法可以与其他启发 式方法结合使用，以获得更好的性能。
迭代更新
重复产生新解、计算能量差和降低温度的 过程，直到满足终止条件。
终止条件
达到最大迭代次数
当达到预设的最大迭代次数时，算法终止。
温度低于阈值
当温度低于一个预设的阈值时，算法终止。
解的质量满足要求
当当前解的质量满足预设的要求或与最优解 的差距在可接受范围内时，算法终止。
03
模拟退火算法参数设置
温度衰减率
总结词
温度衰减率是模拟退火算法中温度变化的速率，它决定了算法的收敛速度和全局搜索能 力。
详细描述
温度衰减率决定了算法在迭代过程中温度下降的速度。较小的衰减率可以使算法在迭代 过程中有更多的时间来探索解空间，但可能会导致算法收敛速度较慢；而较大的衰减率 则可以使算法更快地收敛到最优解，但可能会牺牲一些全局搜索能力。因此，选择合适
基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划
依据某一个或某一些优 化准则在根据 一定 的任 务要求其工作环境 中找 出一条从起 点到终 点的能避 开障碍物的移动机器人路
径 轨 迹 ， 即 最优 或 次优 的行 走 路 径 线 。
对 于移动机器人 的路 径规划研究 ，设定移动机器 人执行如 下任 务： 由于移动机 器人所 处环境 中各 障碍物顶点处有物品 需要搬运 ，要求移 动机器人从起始 点出发绕开障碍物 ，以较短的时间经过较 多的障碍物顶 点，最后到达终止点 。
基于遗传 模拟退 火算法 的移动机 器人 路径规划
方 惠蓉
（ 漳州职 业技术学院 电子工程系 ，福建 漳州 ３ ３ ０ ） ６００
摘 要：针对移动机器 人运动路径规划 最优 问题 ，提 出 了一种具有能进行整体 搜索和全局 最优 计算 的遗传算法 ，并将遗
传算法 与具 有摆 脱局部最优 点能力 的模拟退 火算法相 结合，解决 了遗传算法 在实际应用 中产生 的局 部上并非最优 的问题 。 在移动机器人 的路径规划 中，该算法能达到较 高的路径规划效率和求解 的质 量 。 关键词 ：移动机器人 ；路 径规划 ；遗传算法 ；模 拟退火 中 图分类号 ：Ｔ ０ ． Ｐ３ １ ６ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号：１７ ．４ ７ （０ ８ ２０ ０ ．３ ６ ３１ １ ２ ０ ）０ ．０ ５０
第 ２期
（） ２初始化
方惠蓉 ：基于遗传模拟退火算法 的移动机器人 路径 规划
６
进化群体 的大小会影 响遗传 算法的收敛性，首先 ，种群 由经典值 １０个个体 组成 ，初始化时 ，设置这 １ ０ ０ ０
个个体 的每一位都是 Ｏ ；然后 ， 个个体的初始化 由一个 ｎ次的循环来完成 ，每次循环均先 以 ５ ％的概率决定该位 的值是 ０ 每 ０ 还 是非 ０ ，以保证个体 中有 ５ ％概率的位是 ０ ０ ，避免 了一条路径经过太 多的顶 点而 不利于有效路径 的获得。 （） ３适应度函数 以移动机器人经过 的不重复的项点数和移动机器人经过 的路径长度 的比例作 为适应度函数 Ｐ ，如果某
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基于模拟退火算法的路径规划优化策略
路径规划是指确定起点与终点之间最优路径的过程，对于复杂的路
径网络或是含有各种限制条件的问题，如最短路径、最大流问题等，
传统的解法往往无法满足实际需求。
而模拟退火算法被广泛应用于路
径规划中，以求得更为精确和优化的结果。
本文将介绍基于模拟退火
算法的路径规划优化策略，并探究其原理和应用。
一、模拟退火算法概述
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种全局优化算法，
模拟了金属退火过程中的原子运动规律。
其基本思想是通过接受次优
解的概率来避免陷入局部最优解，以达到全局最优。
模拟退火算法的
核心是维护一系列解决方案，并逐渐改变这些解决方案以接近最优解。
通过引入一个温度参数，模拟退火算法可以在搜索空间中进行随机跳跃，从而避免陷入局部最优解。
二、模拟退火算法在路径规划中的应用
路径规划问题是一个NP-hard问题，传统的解法往往耗时且无法得
到最优解。
而模拟退火算法可以在多个解空间中进行搜索，通过不断
调整解决方案来达到路径最优化的目的。
下面以城市路径规划为例，
介绍模拟退火算法在路径规划中的应用。
以一座城市为例，假设有N个地点需要经过，并且已知地点之间的
距离和路径限制条件。
我们的目标是找到从起点到终点的最短路径。
首先，我们随机生成一个初始解决方案，即起点到终点的一条路径。
然后，通过模拟退火算法对这个路径进行优化调整。
在模拟退火的过程中，我们通过计算当前路径的长度来评估解决方案的优劣。
利用一个函数表示两个地点之间的距离，可以计算整个路径的长度。
接下来，我们通过交换路径中两个地点的位置或者插入一个新的地点，来生成新的解决方案。
这些操作不仅可以用来改变路径的形状，还可以改变路径的长度。
在退火过程中，我们引入温度参数来控制接受次优解的概率。
初始时温度较高，接受差解的概率也会较大。
随着退火的进行，温度逐渐降低，接受差解的概率逐渐减小。
这样，模拟退火算法就可以在搜索空间中进行随机跳跃，避免陷入局部最优解。
最终，当系统达到平衡状态或者退火过程结束时，我们就可以得到一条近似最优的路径。
这条路径可能并非最短路径，但是可以满足大部分需求，并且在可接受误差范围内。
三、模拟退火算法的优势和应用前景
模拟退火算法作为一种全局优化算法，具有以下优势和应用前景：
1. 全局搜索能力：模拟退火算法可以避免陷入局部最优解，在多个解空间中进行搜索，从而提高路径规划的准确性。
2. 鲁棒性强：模拟退火算法对初始解决方案的依赖性较低，可以有效应对问题的不确定性和变化。
3. 可用于大规模问题：模拟退火算法的计算复杂度较低，适用于解
决大规模的路径规划问题。
4. 广泛的应用领域：模拟退火算法不仅可以应用于路径规划，还可
以用于旅行商问题、网络流优化等多个领域。
总结：
本文介绍了基于模拟退火算法的路径规划优化策略，探讨了模拟退
火算法的原理和应用。
模拟退火算法通过在搜索空间中进行随机跳跃，避免陷入局部最优解，以全局最优为目标，从而得到更为精确和优化
的路径规划结果。
模拟退火算法具有全局搜索能力、鲁棒性强、可用
于大规模问题等优势，在路径规划以及其他多个领域具有广泛的应用
前景。
通过基于模拟退火算法的路径规划优化策略，我们可以在现实
问题中找到更加高效和优化的解决方案。