1、算法领域前沿研究与技术应用

算法领域前沿研究与技术应用

1. 会议概述

2013 年 6 月 5 - 7 日在罗马举办了一场重要的算法领域会议。该会议由欧洲理论计算机科学协会(EATCS)主办,此前名为实验算法研讨会(WEA),如今是实验算法国际研讨会(SEA)。它为算法设计、分析、实验评估与工程,以及计算优化各方面及其应用领域的研究人员提供了国际交流平台。此前的研讨会曾在里加、蒙泰韦尔迪、里约热内卢等地举办。

此次研讨会收到 73 份投稿,每份投稿至少由三名程序委员会成员评审,从原创性、质量和与会议的相关性等方面进行仔细评估。经过广泛的电子讨论,委员会决定接受 32 篇论文。除了这些被接受的论文,会议还安排了三场杰出的大会报告,分别由柏林工业大学的 Martin Skutella、微软研究院硅谷的 Andrew V. Goldberg 和比萨大学的 Roberto Grossi 主讲。

1.1 组织架构

1.1.1 程序委员会
姓名 所属机构
Vincenzo Bonifaci IASI - CNR, Rome (Co - chair), Italy
Ulrik Brandes University of Konstanz, Germany
Daniel Delling Microso
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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