计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2010年
1期
51-53
,共3页
蚁群算法%空间机器人%Hopfield神经网络
蟻群算法%空間機器人%Hopfield神經網絡
의군산법%공간궤기인%Hopfield신경망락
ant colony system%space robot%Hopfield neural network
空间机器人每次携带的燃料有限,提高空间机器人的工作效率以及延长其在轨寿命研究具有重要意义,分析了空间机器人多空间站访问问题.为了弥补传统路径规划方法容易陷入局部极小点的问题,提出利用基于蚁群算法的Hopfield神经网络来解决空间机器人多空间站访问问题.仿真实验结果表明,基于蚁群算法的Hopfiled神经网络用于多空间站访问问题,收敛速度要比Hopfield神经网络快,且比Hopfield神经网络易于跳出局部极点,该算法有利于解决多空间站路径规划问题.
空間機器人每次攜帶的燃料有限,提高空間機器人的工作效率以及延長其在軌壽命研究具有重要意義,分析瞭空間機器人多空間站訪問問題.為瞭瀰補傳統路徑規劃方法容易陷入跼部極小點的問題,提齣利用基于蟻群算法的Hopfield神經網絡來解決空間機器人多空間站訪問問題.倣真實驗結果錶明,基于蟻群算法的Hopfiled神經網絡用于多空間站訪問問題,收斂速度要比Hopfield神經網絡快,且比Hopfield神經網絡易于跳齣跼部極點,該算法有利于解決多空間站路徑規劃問題.
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As each carrying fuel of space robot is limited, it is very important to improve the efficiency of space robot and extension of its in-orbit life. This paper analyzed multi space station path planning problem. To improve the easier occurring of stagnation behavior, used Hopfield neural network based on ant system in multi-station path planning problem. Simulation result shows that in contrast with conventional Hopfield neural network, convergence rate of this algorithm is faster than Hopfield neural network and can obtain good path. The algorithm will help to solve the path planning of multi space station.
