本文關鍵詞：基于蟻群算法的路徑規(guī)劃研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南昌航空大學》 2011年

基于蟻群算法的路徑規(guī)劃研究

華路  

【摘要】：路徑規(guī)劃技術已經(jīng)被廣泛應用于飛行器、水面艦艇、地面車輛以及機器人等導航系統(tǒng)。目前求解路徑規(guī)劃問題的主要方法有A*算法、遺傳算法、人工勢能場、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算幾何方法等。 蟻群算法是模擬螞蟻覓食過程的一種仿生方法，將蟻群算法用于求解路徑規(guī)劃問題，近年來引起了國內(nèi)外研究學者的廣泛關注，也取得了一定的研究成果。 基本蟻群算法用于機器人路徑規(guī)劃容易出現(xiàn)早熟收斂，工作環(huán)境中障礙物分布密集時有可能規(guī)劃不出合理的路徑，在稀疏的連續(xù)環(huán)境下容易出現(xiàn)迂回搜索從而得不到最優(yōu)路徑。針對上述缺點，本文在基本蟻群算法的基礎上提出了如下改進策略，以提高算法性能：(1)結合雙蟻群算法和最大最小螞蟻算法思想，對距離啟發(fā)因子進行改進，增強目標點對螞蟻的引導作用，避免迂回搜索；利用進化代數(shù)動態(tài)調整啟發(fā)式系數(shù)α，，β和信息素揮發(fā)系數(shù)ρ，避免由于信息素的決定性作用使得進化后期出現(xiàn)早熟收斂；(2)利用終點距離信息初始化環(huán)境信息素以避免進化早期的盲目搜索，對不可行路徑上的信息素進行分段線性調整并結合路徑點回退策略以避免再次產(chǎn)生不可行路徑，對狀態(tài)轉移概率排序并利用輪盤賭概率性選擇路徑點以提高算法的全局尋優(yōu)能力。 利用Visual C++6.0開發(fā)二維平面路徑規(guī)劃的實驗仿真平臺，在該平臺上對本文算法與基本蟻群算法和其他改進蟻群算法進行仿真測試和性能比較。仿真結果表明，與同類算法相比，本文算法在運算時間和解的質量上都有較大程度的改善，表明了改進策略的有效性和可行性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP301.6
【目錄】：

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