ECBS的两个缺点: 1.容易陷入局部搜索,当结点N在进行扩展的时候,N的cost会逐渐增大,hc的值逐渐减小,当cost增大到一定程度且不满足次优界限时,算法会接着搜索cost比N小一点,hc比N大一点的下个节点,如此循环直到找到解,这中cost和hc的负相关性会导致聚焦搜索反复放弃节点的扩展 ...
相对与CBS算法,在上层和下层中,CBS使用了一个优先列表,并且都是按照最小cost来逐个弹出,虽然能找到最优解,但是随着Agent的数量增大,算法所消耗的时间会指数型增长,分析如下: .在上层中,从OPEN中弹出一个cost最小节点N,然后对N.solution 进行遍历检测conflict,当找到一个冲突后进行节点扩展,并交给下层重新规划路径,此时下层规划的路径由于无法保证重新规划后的路径不会 ...
2021-10-18 17:13 1 778 推荐指数:
ECBS的两个缺点: 1.容易陷入局部搜索,当结点N在进行扩展的时候,N的cost会逐渐增大,hc的值逐渐减小,当cost增大到一定程度且不满足次优界限时,算法会接着搜索cost比N小一点,hc比N大一点的下个节点,如此循环直到找到解,这中cost和hc的负相关性会导致聚焦搜索反复放弃节点的扩展 ...
先了解一下什么是A*算法。 A星算法核心公式: 估价函数: 估价函数f(n)被定义为从初始节点S0出发,约束经过节点n到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。它的一般形式为: f(n)=g(n)+h(n) 其中,g(n)是从初始节点S0到节点n的实际代价;h(n ...
本文转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 文章只为学习记录,不用做其他用途。 --------------------------------------------- ...
最近邻搜索(Nearest Neighbor Search) Name of the problem: nearest neighbors, k nearest neighbors (kNN, k-NN), nearset neighbor search, proximity search ...
前言 A 星搜索算法发表于 1968 年属于比较老、成熟的算法,由 Stanford 研究院的 Peter Hart, Nils Nilsson 以及 Bertram Raphael 发表。介绍 A 星算法本来应该先了解 A 星算法,但这里先不说 A 星算法,先来感性的了解一下跟它有关的其他算法 ...
TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实 现全局优化。相对于模拟退火和遗传算法,TS是又一种搜索特点不同的 meta-heuristic算法。 禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域 ...
目录: 1、数学定义 2、过程描述 3、算法简介 4、总结 1、数学定义 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,是一种 ...
title: 乌鸦搜索算法 author: 张宁 tags: 元启发式优化, 乌鸦搜索算法, 约束工程优化 date: 2020-10-27 乌鸦搜索算法 摘要 这篇论文提出了一个新颖的元启发式优化器,基于乌鸦的智能行为命名为乌鸦搜索算法(CSA)。CSA是一种基于群体的技术 ...