领域知识优化的蚁群规划算法.pdfVIP

and ComputerEngineering Applications计算机工程与应用 领域知识优化的蚁群规划算法 柴啸龙 CHAI Xiao-long 广东商学院数学与计算科学学院，广州510320 ofMathematicsand ofBusiness 5 University Studies，Guangzhou10320，China Department ComputingScience，Guangdong E-mail：chaixiaolongok@163．corn CHAI swarm domain and Xiao-long．Ant algorithmoptimizedby knowledge．ComputerEngineeringApplications， planning 2010,46(14)：17—19． Abstract：Inthe areaofautomated solutionwillbeextractedfromthe theex- study planning，theplanning planninggraph，and isfromthelastleveltothefront inanexhaustive ofthe way．The always tractingway bybacktracking planextractingalgorithm consumetoomuchtimethis this domain willbeaddedintotheantswarn-i paper，the knowledge algorithmby by way．In planning theformof themutexinformationscanbe oncebecausecanbeexcludedfromthe taboo-connection—set，and computedonly they main instanceindicatesthatthetacticiseffective． searchingcycle．The words： swarm Key intelligenceplanning；planninggraph；ant planning；domainknowledge 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 环有哪些信誉好的足球投注网站过程，极大地影响了有哪些信誉好的足球投注网站效率，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。 关键词：智能规划；规划图；蚁群规划；领域知识 文章编譬：1002—833l(2010)14—0017—03文献标识码：A 中图分类譬：TPl8 DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2010．14．005 1引言