基于最优路径分析的线路初始平面自动生成方法
一种路径测试数据自动生成方法
的输入空问会因复杂的程序 结构而迅速非线性 化 ， 成为多维、 非连续、 多极值…的复杂求解空 问，程序 的测试数据 生成 问
题通常会转化为 Ｎ Ｐ完全 问题 或 Ｎ Ｐ难 问题 Ｉ遗 传 算法 对 于 。
求解空间无需训练和先验知识 ，具有仅依赖于算法 自身 的寻 优 机 制 以 及 为 目标 问 题 所 设 计 的 适 应 值 函 数 的 引导 即可 完成
可见 ，在 Ｔｌ相邻的 ２ 个子路径中 ，只移 出了一个节点 ，
而 引入 了 一 个新 节 点 ，实 际是 采 用 了 以 ＴＩ的相 邻 重 叠 路径 段对 路 径 进 行 描 述 ，称 其 中 的 ， ， ｆ …， ｝ 重 叠 路径 为 （ｖｒ ｐ ｅ ａ ） Ｔｆ共 包含 （ ＋ ） 路 径 ，取 得 了 节点 ｏｅｌ ｐ ｄ ｔ 。 ａ ｐｈ １段子
路 径 测 试 是 指 设 计 相 应 的测 试 数 据 ，使 得 被 测 程 序 在 执 行 该 组 测 试 数 据 时 ，能 经 过 程 序 中 的某 一 指 定 路 径 。程 序 结
自动化 ；胡春华 ，助 理研 究员 ；陈少波 ，博士研 究 生 ；李路 明 ，
教 授 、 博 士 生导 师
文献标识码：Ａ
中 圈分类号： Ｐ１． Ｔ ３１ ５
一
种 路 径 测 试 数 据 自动 生 成 方 法
曹 洋 ，胡春华 ，陈少波 ，李路 明
（ 华 大 学 航 天 航 空 学 院 人 机 与 环 境 工 程 研 究 所 ，北京 １０ ８ ） 清 ０ ０ ４
摘
要 ：适应值 函数 的设计是决定测试数据生成质量和效率 的关键 ，为 此提 出一种重叠路径 结构 ，对程序路径进行描 述，并设计基于遗传
ｓ ｏ ｔ ａ ｏ ｆｔ ｅ ｓｆ ｎ ｔｏ ｓｂ ｌ ｎ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅａ ｄ ｔ ｅｃ ｎ ｕ ｐ ｉ ｎ ｗｅ １ ｈ ｗ ｈ ｔ ｈｅｔ ｎ ｓ ｕ ｃ ｉ ｎ ａ ａ ｃ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｎ ｉ ｏ ｓ ｍ ｔｏ ｌ． ｔ ｗ ｉ ｍ
最优路径问题的智能优化算法
最优路径问题的智能优化算法最优路径问题是指在一个给定的图结构中，求解从起点到终点的最短路径或是最优路径的问题。
这个问题在现实生活中有广泛的应用，比如交通路径规划、物流配送等。
为了解决这个问题，人们提出了各种智能优化算法。
1. 遗传算法遗传算法是一种受到生物进化理论启发的优化算法。
它模拟了自然界中物种进化的过程，通过不断地对问题进行进化和优胜劣汰的筛选，找到最优的解决方案。
在最优路径问题中，遗传算法通过定义适应度函数来评价路径的优劣，然后使用选择、交叉和变异等遗传操作对候选路径进行进化，最终得到最优路径。
2. 蚁群算法蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为而得到的一种优化算法。
蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来选择路径，并在路径上释放更多的信息素，从而引导更多的蚂蚁选择这条路径。
在最优路径问题中，蚁群算法通过模拟蚂蚁在图结构上的移动过程，不断更新路径上的信息素浓度，使得经过的路径逐渐趋向于最优路径。
3. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
在鸟群觅食过程中，每只鸟通过感知自身位置和速度，以及群体中最优位置的信息，来调整自己的飞行方向和速度。
粒子群算法将问题转化为在解空间中搜索最优解的过程，每个粒子代表一个解，通过不断地更新自身位置和速度，使整个粒子群逐渐趋向于最优解。
在最优路径问题中，粒子群算法通过定义适应度函数来评价路径的优劣，然后通过粒子群的协作和竞争，搜索出最优路径。
总结：最优路径问题的智能优化算法能够通过模拟自然界中的一些行为和规律，有效地搜索最优解。
遗传算法通过进化和选择，逐步优化路径；蚁群算法通过信息素的引导和更新，逐渐趋向最优路径；粒子群算法通过粒子的协作和竞争，搜索最优解。
这些算法都在不同程度上解决了最优路径问题，为现实生活中的交通规划、物流配送等提供了有效的解决方案。
随着智能优化算法的不断进步和优化，相信在未来这些算法还将发挥更大的作用，为我们的生活带来更多的便利和效益。
生成线路初始平面计算机辅助设计研究
链 式 线 路 平 面 的 目标 函数 ， 了使 初 始 生 成 的线 路 平 面适 应 地 形 且 目 为 标 函 数 快速 减小 ， 用 了最 速 下 降 法 。本 文 提 出通 过 解 方 程 的方 法 来 采 确 定 导 向 线 ， 而形 成 平 面线 路 初 始 方 案 的 新 方 法 。 从
０ 引 言 ．
将 方 程 整 理 化 简 可 以得 到 一 个关 于 ｋ的 方 程 ａｋ＋ ＊＋ ＝ （≠ ＊ ２ｂ ｋ ｃ ０ ａ
近 年 来 ， 着 计算 机 辅助 设 计 对 线 路 线 型进 行 优 化技 术 的 １ 成 ０ ， 中 随 ３益 ）其
熟， 人们利用传 统优化算 法对平 面线路初始方案 自动生成进 行了一系 列研究 ． 生成平 面线路 的初始优化方法”ｌ ， 在“ 【 作者 以计算 点的平面 】 中 坐标 （， ） Ｘ Ｙ 作为设计 变量 ， 采用各计算 点施工标高 的平方和作为 生成
ｌ ｇ ｍ ｎ ｉｄ ｄｉｔ ｔ ｅ： Ｔ ｂａ ｇ ｍ ｎ ｉｉｇｌ ｅｂ ｏ ｐ ｔｒａｄｄｄ ｓ ； ｉ ｈ ｇ ｎ ｕｄｎ ｉ ， ｉ ｌ ｎ ａｉｎ ｅ ｔｓｄｖ ｅ ｎｏｔｏｓ ｇｓ ）ｏｏ ｔ ｎａａｉｎ ｅ ｔ ｕｄｎ ｎ ｙｃｍ ｕｅ ｉｅ ｅｉｎ２Ｆｔｔｅａｉ ｍｅｔｇｉｉｇｌ ｅ ｇｖ ｉｅａｄ ｉ ｉ ｗ ａ １ ｉ ｌ ｇ ｉ ｇ ） ｌ ｎ ｎ ｅ ｎ
最优路径问题的智能优化算法设计
最优路径问题的智能优化算法设计最优路径问题是指在给定的网络中找到一条路径，使得路径上的总代价最小或最大化某个目标函数。
在许多实际应用中，如物流运输、电子电路设计、路径规划等领域，最优路径问题都扮演着重要的角色。
为了解决这个问题，智能优化算法被广泛应用。
智能优化算法是一种模仿自然界生物优化行为的计算方法。
它通过模拟生物进化、自然选择、群体智能等机制，从而搜索最优或次优解。
以下将介绍三种常见的智能优化算法：遗传算法、蚁群算法和粒子群算法，并探讨它们在解决最优路径问题中的应用。
一、遗传算法遗传算法是一种启发式搜索算法，最初由Holland于1975年提出。
它模拟了生物进化的基本原理，通过模拟交叉、变异和选择等操作来搜索最优解。
在最优路径问题中，遗传算法可以通过编码网络中的节点和边，使用适应度函数评估路径的好坏，并通过交叉和变异操作生成新的路径解。
通过多代进化迭代，遗传算法可以找到最优路径。
二、蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为而提出的一种算法，最早由Dorigo于1992年提出。
蚁群算法通过模拟蚂蚁释放信息素和蚂蚁的行动选择策略来搜索最优路径。
在最优路径问题中，蚁群算法可以用蚂蚁的路径表示候选解，蚂蚁的行动选择受到路径上信息素浓度和启发式信息的影响。
通过不断更新信息素浓度和引导蚂蚁的移动，蚁群算法可以逐步确定最优路径。
三、粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群觅食行为而提出的一种算法，最初由Kennedy和Eberhart于1995年提出。
粒子群算法通过模拟粒子的位置和速度更新，从而搜索最优解。
在最优路径问题中，粒子群算法可以用粒子的位置表示候选解，通过计算每个粒子的适应度和速度更新，粒子群算法可以逐渐确定最优路径。
这三种智能优化算法都可以有效地解决最优路径问题。
它们通过不同的机制搜索解空间，并根据目标函数不断优化路径。
不同算法之间有一些差异，例如遗传算法适用于离散优化问题，蚁群算法适用于连续优化问题，而粒子群算法则可以解决连续和离散优化问题。
生成线路初始平面的自动优化方法
/ / …， 和 #$ ［ /!， …， ， 并预留缓和曲线。 ［ ,!， ,&， ,& ］ /&， /& ］ & 为交点个数， "$
对应 ! ， …， 线路纵断面设计变量为变坡点位置 .* 和设计高程 0* ，* $ !， &， 1， 1 " 和 # 这组平面参数， 为变坡点个数。在纵断面优化过程中采用不等长链式纵断面， 纵断面优化设计变量为变坡点设计高程， 其
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屋顶函数示意图
式中： ’$ 和 ,$ 为计算点新的平面坐标； ’* 和 ,* 为计算点及周围数据点的平面坐标； #* 为各计算点及周围数据 周围数据点的权与该点到计算点的距离成反比； 点的权； 计算点 %$ 的权 #* 为 !， & 为参与计算的点的个数， 采用 % 个点进行计算， 即 % 点函数；& $ & 采用 ’ 个点进行计算， 即 ’ 点函数； & $ !， & $ % 即为 ( 点函数。 为了确定究竟采用几个数据点进行计算更为合适， 分别对采用 % 个点、 ’ 个点及 ( 个点的情况进行了 比较， 结果表明， 采用 ’ 个点计算时逼近精度较高， 圆顺效果也好。 !"! 线路初始平面拟定 设计中， 线路平面的习用形式是直线 ! 曲线! 直线型。对线路平面位置进行圆顺以后， 就可以大致看出 平面应该设置曲线的位置。曲线数目的确定以圆顺后的线路为基础， 以最少偏离圆顺线路为原则， 并考虑 下列约束条件： （!）曲线半径不得小于允许的最小曲线半径值：-$ " - )*+； （&）夹直线长度 （包括预留缓和曲线） 满足规范要求： . , $ " . ,)*+； （包括预留缓和曲线） 满足规范要求：. - $ " . -)*+。 （%）圆曲线长度 线路初始平面拟定按上述原则由人机交互方式在以 “电子地形图” 为背景的图形设计环境中进行。交 互设计过程中， 系统自动进行约束条件检查。
最优路径问题的优化算法设计
最优路径问题的优化算法设计在解决最优路径问题时，一个常见的挑战是在可行路径的选择和计算中寻找最佳解决方案。
针对这个问题，我们可以使用优化算法来设计出更高效的解决方案。
在本文中，我将介绍一种基于遗传算法的优化算法来解决最优路径问题。
遗传算法是一种受自然进化过程启发的算法。
它通过模拟进化过程中的选择、交叉和突变等操作，逐步优化解决方案。
具体而言，遗传算法由以下步骤组成：1. 初始化种群：首先，我们需要随机生成一个种群。
种群中的每个个体都代表了问题的一个解决方案，即一条可行路径。
2. 评估适应度：对于每个个体，我们需要计算它们的适应度。
适应度反映了个体解决方案的优劣程度，通常可以通过计算路径的总长度或者路径的费用来衡量。
适应度越高表示解决方案越优。
3. 选择操作：接下来，我们使用轮盘赌选择算法来选择适应度较高的个体。
轮盘赌选择算法的基本思想是将适应度较高的个体选择概率设定得较大，从而增加被选择的概率。
4. 交叉操作：在选择了一组个体后，我们需要进行交叉操作来产生新的解决方案。
交叉操作类似于生物进化中的基因交换，通过将两个个体的基因片段进行互换，产生新的个体。
5. 突变操作：为了增加算法的多样性，我们随机选择一些个体进行突变操作。
突变操作相当于在个体的基因中引入一些变异，以期望产生更多潜在优解。
6. 重复迭代：通过重复执行上述步骤，直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或找到接受的解决方案。
通过以上步骤，我们可以逐步优化解决方案，寻找到最优路径。
遗传算法在最优路径问题中的优势在于可以避免陷入局部最优解，并且可以处理复杂的问题。
然而，需要注意的是，遗传算法也有一些局限性。
例如，算法的效率可能受到种群大小以及选择、交叉和突变的概率设置的影响。
此外，遗传算法对于问题的建模和适应度函数的设计也要求一定的经验和技巧。
综上所述，基于遗传算法的优化算法在解决最优路径问题时具有较好的效果。
它通过模拟进化过程，逐步优化解决方案，并且可以避免陷入局部最优解。
路径测试中基本路径集的自动生成
（） 本路径集 、基本路径 。基本路径集 中的每条路径 ３基 Ｊ
具有 下列 特 点 ：
（ ． ｌ ｇ ｆ ｎｏ ｍａｉｎＳ ｉｎ ｅａ ｄＥ ｇ ｎｅ ｉｇ Ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｕｔ ｒ ｉｅｓ ｙ Ｔ ｉｎ２ ０ ； １ Ｃｏｌ ｅ ｆ ｒ ｔ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ， ｈ ｎ ｏ ｇＡｇ ｉ ｌ ｅ ｅ ｏＩ ｏ ｎ ｃ ｕ Ｕｎｖ ｒ ｉ ， ａ ７ ０ ｔ ａ １ ０
ｐ ｏ ｒ ｍ ａ ｈ ｈａ ｌ ｃ ｖ ｒ ａｌ ｈ ｔ ｔ ｍｅ ｔ ｎ ｒ ｎ ｈ ｓｉ ｒ ｇ ａ ． ｔｇ ｉ ｓ ｔ ｅ ｂ ｔｅ ｅ ｕ ｔ ｙ ｔ ｓｉ ｇ ａ ｌ ｈ ａ ｈ ｎ ａｂ ｓｓｓ ｔ ｎ ｅ ｈ ｒ ｇ ａ ｐ ｔ ｓｔ ｔ ｔｗｉ ｏ ｅ ｌ ｔ ｅ ｓａ ｅ ｎ ｓａ ｄ ｂ ａ ｃ ｅ ｎ ｆ ｐ ｏ ｒ ｍ Ｉ ａｎ ｈ ｅｔ ｒｒ ｓ ｌ ｂ ｔｎ ｌ ｔ ｅ ｐ ｔ ｓｉ ａ ｉ ｅ ｄ ｒ ｅ ｉ ｌ ｌ ｅ ｕ ｔ
２Ａｄ ａｃｄＴ ｓＴ ｃ ｎ ｌｇ ａｏａｏｙ Ｉｓｔｔ ｆ ｏ ｕｉｇＴ ｃｎ ｌｇ ， ｈｎｓ ａｅ ｆ ｃｅｃ ｓＢ ｉｎ ０ ０ ０ ． ｖｎ ｅ ｅｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙＬ ｂ ｒｔｒ，ｎｔｕｅ ｍｐ ｔ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃ ｉｅｅ ｉ ｏＣ ｎ Ａｃｄ ｍｙｏ ｉｎ ｅ， ｅ ｉｇ１０ ８ ； Ｓ ｊ ３ Ｓ ａｄ ｎ ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ｎ ｅ ｈｏｏ ｙＱｉｄ ｏ２ ６ ） ， ｈｎ ｏ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆ ｉｎｅａｄＴ ｃ ｎｌｇ， ｎ ａ ６ ５ ｔ Ｓ １ ０ ［ ｓｒ ｃＩＰ ｔ ｔｓ ｉ ａ ｍｐ ｒ ｎ ｉ —ｏ ｓ ｍｅｈ ｄ ｗｈｃ ａ ｅ ｃ ｍｏｅｐｏ ｒｍ ￣ ｒ ｔａ ｔｅｓＢａｉ ｐｔ ｅ ｏ ｔｉｓ Ｏｍａｙ Ａｂｔａｔ ａｈ ｅｔ ｓ ｎｉ ｏｔ ｔ ｔ ｂ ｘｔ ｔ ｔｏ ， ｉ ｃｎｄｔ ｔ ｒ ｒｇａ ｅ ｏｓ ｈｎｏｈ ｒ． ｓ ａｈｓｔ ｎａ ｎ ａ ｗｈ ｅ ｅ ｈ ｅ ｓ ｃ ｎＳ
一种电力线路路径智能生成的方法及装置[发明专利]
![一种电力线路路径智能生成的方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2a2bced531126edb6e1a100f.png)
专利名称：一种电力线路路径智能生成的方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：陈隽敏,曾强,雷伟刚,祖为国,王昊,蔡文婷,黄晶,王庭松,赵阅兵,李海云,潘屹峰
申请号：CN201610542538.4
申请日：20160708
公开号：CN106250579A
公开日：
20161221
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种电力线路路径智能生成的方法，包括步骤：建立规则，包括设定地物编码规则、设立基础选线规则和选线特殊规则；设立选线区域，确定目标选线区域，限定工作范围；进行障碍分析，根据选线区域，获取所涉及区域内地理信息数据，建立单位网格，依据选线规则判断地理信息所涉及单位网格是否为障碍格网，如果是则将其选线规则的属性附加到单元格上；根据选线区域内的单元格集合，由线路搜寻算法生成线路。
相对于现有技术，本发明的电力线路路径智能生成方法全面考虑工程区域内的线路走向，并科学地分析方案指标，配备关键的指标对比与分析，能够有效提高路径生成的效率与准确率。
另外，本发明还提供了一种电力线路路径智能生成的装置。
申请人：广东科诺勘测工程有限公司
地址：510663 广东省广州市科学城天丰路1号
国籍：CN
代理机构：广州新诺专利商标事务所有限公司
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最优路径问题的智能算法设计
最优路径问题的智能算法设计最优路径问题是在给定的图中寻找从起点到终点的最短路径或最优路径的问题。
这个问题在现实生活中有很广泛的应用，比如导航系统、物流配送、路径规划等。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种智能算法，本文将重点介绍几种常用的智能算法及其应用于最优路径问题的设计。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法。
它通过对候选解的编码、遗传算子的操作以及适应度函数的评估来实现优化。
对于最优路径问题，可以将路径表示为基因序列，起点和终点固定，然后使用遗传算法来求解最优路径。
遗传算法的主要步骤包括初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作和变异操作。
在最优路径问题中，适应度函数可以定义为路径的长度或路径的成本，选择操作通过轮盘赌选择较优解，交叉操作可以通过交换基因片段来生成新的解，变异操作可以通过改变基因序列中的某些基因来引入新的变化。
二、蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻食行为的启发式搜索算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素，并根据信息素的浓度选择路径。
蚁群算法利用启发式信息和正反馈机制来搜索最优路径。
在最优路径问题中，可以将路径表示为蚂蚁的行走轨迹。
蚁群算法的主要步骤包括初始化信息素、选择下一个节点、更新信息素和判断停止条件。
蚁群算法中的信息素更新规则可以根据路径的长度进行定义，较短路径释放更多的信息素，而较长路径释放较少的信息素。
通过不断迭代，蚁群算法可以逐步找到最优路径。
三、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法。
它通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解，以较小的概率接受劣解，以较大的概率接受优解。
模拟退火算法将问题转化为寻找全局最优解的概率分布问题。
在最优路径问题中，可以将路径表示为一个状态，初始状态为起点，每次迭代时通过改变路径中的节点位置来寻找更短的路径。
模拟退火算法的主要步骤包括初始化温度、生成新解、计算接受概率和更新温度。
模拟退火算法中的温度参数控制了搜索过程的探索和利用的比例，温度较高时更容易接受劣解，温度较低时更容易接受优解。
几何量测量路径自动生成方法
几何量测量路径自动生成方法近年来，随着无人机技术的发展，对几何量测量路径自动生成方法的需求也越来越大。
几何量测量路径自动生成是一种复杂的任务，需要将非结构化的测量数据转换为结构化的路径规划结果，从而使无人机能够安全地完成任务。
本文将介绍并分析目前几何量测量路径自动生成方法的研究进展。
一、几何量测量路径自动生成方法简介几何量测量路径自动生成方法是一种有效的结构化测量路径规划方案，它将非结构化的测量数据转换为结构化的路径规划结果，从而使无人机能够安全地完成任务。
几何量测量路径自动生成方法有很多优点，包括：提高测量效率、确保测量精度、节省测量成本、安全有效地执行任务等。
此外，它还可以避免无人机因地形困难等原因而发生偏离任务路径的情况。
二、目前几何量测量路径自动生成方法的研究在近几年来，几何量测量路径自动生成方法的研究取得了较大的进展。
许多学者基于各种无人机航拍系统，如空中摄影学和无人机视觉测量系统，研究几何量测量路径自动生成方法。
例如，王晓明教授等研究人员采用聚类算法，设计了一种新颖的几何量测量路径自动生成算法，可以有效生成效率较高的路径规划结果。
此外，Chen等研究人员设计了一种使用贪心搜索优化的几何量测量路径自动生成方法，用于解决实时无人机测量问题。
三、几何量测量路径自动生成的未来发展在未来，几何量测量路径自动生成方法将会发展到更高的水平。
首先，许多学者可能将研究开发更加复杂的几何量路径自动生成算法，与深度学习技术结合，使生成的路径具有更高的效率和精度。
此外，在实现复杂环境下的几何量测量路径自动生成时，各种现有的定位技术如GPS、无线网络和无人机GPS也可以同时运用，使得形成的路径更加精确稳定。
最后，随着科技的发展，传感器技术、自动化技术以及图像处理技术将被运用开发几何量测量路径自动生成算法，从而提高无人机的测量效率与准确性。
综上所述，几何量测量路径自动生成方法无疑已成为当今无人机测量技术的核心，其在提高测量效率、保证测量精度、节省测量成本以及安全有效地完成任务等方面都发挥了重要的作用。
最优路径问题的人工智能设计算法
最优路径问题的人工智能设计算法目录：1. 简介2. 问题描述3. 人工智能设计算法4. 实验结果与分析5. 结论1. 简介人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经广泛应用于各个领域，其中最优路径问题的解决是其中的一个重要研究方向。
最优路径问题是指在给定的图形结构中，寻找两个节点之间最短路径的问题。
本文将介绍一个基于人工智能的设计算法，用于解决最优路径问题。
2. 问题描述最优路径问题可以抽象为在一个有向图中寻找从起点到终点的最短路径。
这个问题在实际应用中有很多变体，例如交通路径规划、物流配送等。
其中，最短路径可以通过计算节点之间的距离和边上的权重来确定。
3. 人工智能设计算法本文提出的人工智能设计算法基于深度学习和进化算法的结合。
具体步骤如下：3.1 图像表示将给定的图形结构转化为图像表示，每个节点用一个像素点表示，节点之间的关系用不同的颜色表示。
3.2 深度学习模型使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行图像的语义分割，将不同颜色的像素点分割成不同的区域，每个区域表示一个节点。
3.3 节点特征提取对每个节点进行特征提取，包括节点的坐标、邻居节点信息等。
利用自编码器（Autoencoder）对节点特征进行降维，得到更具有表达力的特征表示。
3.4 进化算法优化通过遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对节点特征进行优化，得到每个节点的最优特征表示。
在遗传算法的每一代中，通过交叉和变异操作产生新的个体，并利用适应度函数评估个体的优劣。
3.5 路径搜索使用A*算法在优化后的节点特征表示上进行最优路径搜索，根据启发式函数计算每个节点的代价，找到从起点到终点的最短路径。
4. 实验结果与分析为了评估提出的人工智能设计算法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。
实验结果表明，该算法在最优路径问题上取得了良好的效果，具有较高的准确率和较快的求解速度。
最优路径问题的人工智能设计算法
最优路径问题的人工智能设计算法最优路径问题是一个重要的优化问题，广泛应用于许多领域，如物流规划、交通调度和旅行路线规划等。
为了解决这个问题，人工智能领域提出了多种设计算法，以提供高效、准确的最优路径。
一、最优路径问题的定义和挑战最优路径问题是在给定的网络中找到从起点到终点的最短路径或最优路径的问题。
其中，网络由节点和边组成，节点表示地点，边表示路径或距离。
起点即出发点，终点即目的地。
然而，最优路径问题面临着一些挑战。
首先，网络规模可能非常庞大，节点数目众多，这导致了搜索空间的巨大。
其次，路径的选择受到多个因素的制约，如路径长度、交通拥堵情况、道路状况等。
因此，设计一个高效的算法来解决最优路径问题具有重要的研究意义和应用价值。
二、人工智能设计算法1. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于解决最优路径问题。
该算法通过评估函数（估计函数）来估计一个节点到目标节点的距离，并综合考虑路径长度和启发函数值，选择下一个节点进行搜索。
A*算法通过在搜索过程中维护一个优先队列，选择合适的节点进行扩展，从而提高搜索的效率。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，也可以用于解决最优路径问题。
该算法通过维护一个距离表，不断更新起点到各个节点的最短距离，并利用这些信息选择下一个节点进行搜索。
Dijkstra算法适用于所有边的权重非负的情况。
3. Ant Colony Optimization (ACO)算法ACO算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，被广泛应用于求解最优路径问题。
该算法通过模拟一群蚂蚁在路径上的行走过程，通过信息素的激发和蒸发机制，逐步找到最优路径。
ACO算法具有分布式计算和自适应性的特点，能够在复杂的网络中找到高质量的解。
4. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，也可以应用于最优路径问题的求解。
该算法通过建立适应度函数来评估路径的质量，并利用交叉、变异等遗传操作，生成新的路径解。
人工智能在公路选线中的应用
人工智能在公路选线中的应用摘要：人工智能是一门结合控制论、信息学、心理学、数学、信息论等多门学科为一体的现代综合性科学。
随着这门技术的不断发展，其实践意义已经影响到了诸多领域，许多学科开始借用和引用人工智能技术，实现相关产业的优化发展。
本文主要从人工智能的选线应用领域分析以及人工智能在公路选线中的应用分析两方面展开了论述。
关键词：人工智能；技术；选线；公路；应用分析一、人工智能的选线应用领域分析人工智能的快速发展，引发了公路领域的应用关注，尤其在交通和运输管理系统方面，极具优势。
但是目前的人工智能在选线领域上，还没有被过多地应用，从目前的资料来看，近些年来对人工智能的运用，主要体现在纵断面优化和遗传算法引入等这些方面，以增强使用的准确性和易用性。
人工智能的选线领域可以运用的有遗传算法与知识工程。
遗传算法本身具有一定的数值处理的特性，这种大量的信息组合需要一定的经验性和知识的综合性，所以通常在数值处理方面可以发挥主要作用。
在国内外的相关研究中，我们可以看出，遗传算法通常只在平纵面的优化中应用，初始方案的生成以及综合性评价都不能缺少知识工程。
目前，遗传算法与地理信息的结合优化已经取得了一定的成效，在国内对此应用还较少。
知识工程的选线领域虽然已经由20年的研究历史，并且我国也对此进行了相关的方法探索，并试图去开发应用、实用系统，但始终不能走向实用领域。
这些系统存在着一定的使用弊端，例如不能对工程师所处的地形、地质等自然信息和社会属性进行自主识别，比较依赖人为的输入数据，除了可以做一些基础的推算、推理意外，不能带给人过多的智能感受。
与其说它具有智能功能，不如说它是在人的主导下而进行的计算与推理，从而不能很好地为工程师实现智能服务。
选线设计通常是设计、评价、定性和定量计算平行的异构信息处理、决策和分析的过程，在这项研究中，受到计算机软件和数据库的技术局限性，在选线设计上缺乏相关的技术条件。
所以，在计算机技术逐步发展的当下，针对人工智能在公路选线中的应用研究，十分有必要。
一种基于图深度优先搜索的基本路径集自动生成优化算法
一种基于图深度优先搜索的基本路径集自动生成优化算法吴取劲;阳小华;鹿江春;余童兰【期刊名称】《南华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(026)003【摘要】This thesis proposes an algorithm which can generate base paths set with charac- ter that length of each path is the smallest by visiting control flow graph according to Depth-First Search method and flag set of arcs and nodes. It provides input data by matrix tool,avoid un-constringency by using roll mechanism, optimizes the result based on the method of recording duplicate paths with smallest length, and obtains optimized set of base paths with smallest nodes list for output of algorithm.%本文介绍了一种结合边访问标志集合使用图深度优先搜索方法遍历控制流程图，生成最小长度测试序列基本路径集合的优化算法．以矩阵工具为算法提供输入，利用回滚机制避免程序控制流中环造成的不收敛，提出引入结点复用路径最小长度记忆机制对结果进行优化，获得最小长度测试序列的优化基本路径集合作为算法输出．【总页数】4页(P87-90)【作者】吴取劲;阳小华;鹿江春;余童兰【作者单位】南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳421001;南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳421001;南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳421001;南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳421001【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于基本路径测试的程序图自动生成的应用研究 [J], 解圣霞2.体现分支覆盖情况的基本路径集自动生成算法 [J], 徐烂;陈磊3.路径测试中基本路径集的自动生成 [J], 张广梅;李晓维;韩丛英4.基于模型代数的基本路径集的自动生成 [J], 赵会群;卢飞5.路径测试中基本路径集自动生成方法的研究 [J], 韩寒;姜淑娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于群体智能成果的路径规划程序自动生成系统
2022年6月Chinese Journal of Intelligent Science and Technology June 2022 第4卷第2期智能科学与技术学报V ol.4No.2基于群体智能成果的路径规划程序自动生成系统王雨倩1，丁嵘2（1. 北京航空航天大学计算机学院，北京 100191；2. 北京航空航天大学人工智能研究院，北京 100191）摘 要：路径规划算法被广泛地应用于各种运动规划任务，如机器人运动、自动驾驶等。
迄今为止，许多优秀的路径规划算法被提出并被应用于不同领域。
对于一个特定的任务环境，选择合适的路径规划算法能更高效地规划出满足约束条件的较优路径。
基于群体智能成果，以遗传编程算法为框架，研究快速扩展随机树（RRT）路径规划算法及其变种RRT-Star路径规划算法、RRT-Star-Smart路径规划算法在不同任务环境下的适应度及路径规划效率，设计出一个路径规划程序自动生成系统。
该系统能自主分析当前环境地图特征，并结合RRT路径规划算法及其变种算法的特性，生成新的、更适配当前环境的路径规划算法。
生成的路径规划算法能高效地规划出一条从起始点到目标点的可行路径。
关键词：群体智能；路径规划算法；遗传编程；快速扩展随机树；RRT-Star；RRT-Star-Smart中图分类号：TP181文献标志码：Adoi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202228Automatic path planning program generation systembased on swarm intelligence resultsWANG Yuqian1, DING Rong21. School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China2. Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing 100191, ChinaAbstract: Path planning algorithms are widely used in various motion planning tasks, such as robot motion and auto-nomous driving. So far, many excellent path planning algorithms have been proposed for applications in different fields.For a specific task environment, choosing the appropriate path planning algorithm can plan a better path that satisfies the constraints more efficiently. Based on the results of swarm intelligence, the adaptability and path planning efficiency of rapidly-exploring random tree (RRT) path planning algorithm and its variants RRT-Star path planning algorithm and RRT-Star-Smart path planning algorithm under different task environments were studied. Using genetic programming al-gorithm as a framework to design a system, which could automatically analyze the map features of the current environ-ment and combine the characteristics of RRT path planning algorithm and its variants to generate new path planning al-gorithms that were more suitable for the current environment. The generated path planning algorithm can efficiently plana feasible path from the starting point to the target point.Key words: swarm intelligence, path planning algorithm, genetic programming, rapidly-exploring random tree, RRT-Star, RRT-Star-Smart0引言作为运动规划[1]问题的研究核心之一，路径规划[2]算法的研究与应用遍及多个领域。
公路优化设计中初始纵断面线的计算机生成
公路优化设计中初始纵断面线的计算机生成薛军;郭跟成;阎保定;陈秀玲【期刊名称】《河南科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2001(022)002【摘要】介绍了一种利用计算机产生公路初始纵断面线程序的方法，该方法利用三角形高程加权来对原始纵断面线进行平顺，并通过改变平顺范围来产生不同的平顺曲线。
用最小二乘法对这些平顺曲线的交点进行初步优化后的节点即可视为初始变坡点。
将这些变坡点相连并经过约束处理后就产生了一条初始纵断面线。
这种计算机自动定坡方法可以在很大程度上减少手工拉坡的盲目性及不确定性，在公路优化设计中起着至关重要的作用。
%This article presents a method of providing a initial route ofprofile which make use of triangular high weighed method when designing vertical alignment of highway. For almost calculating by computer,it can economize the quantity of profile optimization and save a mass of manpower and resource.According to mathematical model set up,the author has developed computer programs in VC++6.0.It has been proved that this method is feasible.【总页数】5页(P69-73)【作者】薛军;郭跟成;阎保定;陈秀玲【作者单位】洛阳工学院电气工程系,;洛阳工学院计算机科学与工程系,;洛阳工学院电气工程系,;洛阳市公路规划勘察设计院,【正文语种】中文【中图分类】U412.33【相关文献】1.既有线改建纵断面测量及优化设计方法研究 [J], 王霏涵2.萧甬线线路平纵断面优化设计研究 [J], 吴勇锋3.高等级公路纵断面优化设计中数学模型的应用 [J], 楼小女;林力生4.动态规划法在公路纵断面优化设计中的应用 [J], 郭跟成;孙立功;薛军;陈秀玲;阎保定5.利用动态规划法进行既有线纵断面改建的优化设计 [J], 徐志飞;刘卫星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
路径生成算法
路径生成算法可以应用于很多不同的领域，包括但不限于图形绘制、地理信息系统、机器人导航等。
这里为您提供一种基本的路径生成算法：广度优先搜索（BFS）算法。
广度优先搜索算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
在图的情况下，该算法从根节点（或任意节点）开始，探索邻近节点，然后对每个新节点重复此过程，直到找到目标节点或所有可到达的节点都被访问过。
以下是一个使用广度优先搜索算法生成路径的简单步骤：
1. 定义一个队列Q，将起始节点放入队列中。
2. 创建一个集合S，用于存储已访问过的节点。
3. 当队列非空时，从队列中取出一个节点n。
4. 如果节点n是目标节点，则返回从起始节点到目标节点的路径。
5. 否则，将节点n的所有未访问过的邻近节点添加到队列Q中，并将它们标记为已访问。
6. 重复步骤3和4，直到队列为空。
需要注意的是，这只是一种基本的路径生成算法，对于更复杂的问题（例如避开障碍物、寻找最短路径等），可能需要使用更高级的算法和技术。
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第４ ６卷 第 ２期 ２１ ０ １年 ４月
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文 章编 号 ： ２ ８２ ２ （０ １０ －２２０ ０ ５ —７４ ２ １ ）２０ ５ －７
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摘
要 ：为使铁路线路初始平面更经济合理并满足设计规范 ， 提出了基于栅格数 据最优路径分 析及知识推理生
成 线 路 初 始 平 面 的 自动 生 成方 法 ． 过 采 用 １ 通 ６单元 的 骑 士邻 域 模 式 ， 桥 梁 和 隧道 施 工 费 用 中考 虑 线 路 坡 度 的 在
影响 ， 以及在与线路 长度相关 的施工费用 中考虑速 度 目标值 ， 改进了 Ｄｊｓａ 法． ｉ ｔ算 ｋｒ 利用改进 的 Ｄｊｓａ ｉ ｔ 算法在多 ｋｒ 个指定控制点之间生成最优路径． 通过二分渐进和平面曲线 自动配置 ， 将矢量化 的最优路径转 换为满 足设计规 范的初始平面． 在基于 Ｇ Ｓ的铁路选线系统智能环境中的应用表明， Ｉ 采用本文方法 能生成令人满 意的初始方案 ， 与常规方法相 比， 对局部方案可节约 ９ ％以上 的线路平面设计时间． ０ 关键词 ： 铁路选线 ； 初始线路平面 ； 最优路径分析 ； 知识推理 ； 栅格数据
ｒｉ ａ ｎ ｎｉ ｅｇ ｏｃｒｉｇｃｓ ｈ ｎ ｔｅｉ ｐｏｅ ｉ ｓ ａａ ｏ ｔｍ ｗ ｓ ｓｄｔ ｐｏｏｅ ａ ｗ ｙｌ ｅ０ ｓ ｎ ｔ ｃｎ ｅ ｎ ｏｔ ｅ ，ｈ ｒｖｄＤｊ ｔ ｌ ｒｈ ａ ｅ ｏ ｒｐ ｓ ｌ ｉ ｔｌ ｈ ｎ ．Ｔ ｍ ｋ ｒ ｇｉ ｕ
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中图 分 类 号 ： ２ ２ ３ Ｔ ３ １７ Ｕ １． ； Ｐ ９ ．２ 文献标志码 ： Ａ
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基 于 最 优 路 径 分 析 的 线 路 初 始 平 面 自动 生 成 方 法
韩 春 华 易 思蓉 杨 扬 ， ，
（ ．昆 明理 工 大 学 交 通 工 程 学 院 ， 南 昆 明 ６ ０ ２ ； ．西 南 交 通 大学 土木 工 程 学 院 ，四川 成 都 ６￣ ３ ） １ 云 ５２ ４ ２ １ １