針對蟻群算法在移動機器人路徑規(guī)劃時會出現(xiàn)收斂速度慢、全局搜索空間大、時間長、效率低、易陷入局部最優(yōu)解和出現(xiàn)死鎖現(xiàn)象等問題,提出了一種改進的蟻群算法.在靜態(tài)已知環(huán)境的條件下利用柵格法建立模型,基于傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上,采用精英選擇的方法加快收斂速度、自適應(yīng)改變揮發(fā)系數(shù)來使初始時刻的蟻群搜索能力加強、范圍擴大,避免陷入局部最優(yōu)解;針對U型障礙物,提出了丟棄陷入死鎖中的螞蟻.通過仿真結(jié)果可以得到改進后的蟻群算法能夠快速地搜索到最優(yōu)路徑,與傳統(tǒng)蟻群算法以及改進的蟻群算法相比較,具有良好的路徑尋優(yōu)的能力和避障性能. 

【文章來源】：赤峰學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,35(11)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

柵格法環(huán)境建模

?和U型障礙物2時，采取丟棄陷入死鎖的螞蟻.遇到U型障礙物時采取本文改進的蟻群算法可以有效地提高蟻群搜索效率以及尋優(yōu)路徑.3改進蟻群算法設(shè)計3.1蟻群算法改進傳統(tǒng)蟻群算法具有魯棒性強，易與其他算法相結(jié)合等優(yōu)點，缺點是收斂速度慢，易陷于局部最優(yōu)解，出現(xiàn)搜索停滯等.為了提高算法的有效性與實用性，本文主要針對螞蟻在避障時找到最優(yōu)路徑以及在陷入U型障礙時遇到的問題所做出的處理方法.首先采用自適應(yīng)調(diào)整揮發(fā)系數(shù)ρ，最后是通過動態(tài)改變信息素τij(t)，利用精英選擇在每次循環(huán)結(jié)束圖1柵格法環(huán)境建模圖2U型障礙物1圖3U型障礙物2104--

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 侯欣蕾,于蓮芝.  軟件導(dǎo)刊. 2017(12)
[2]基于改進遺傳算法的機器人動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 王雷,李明,唐敦兵,蔡勁草.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[3]基于改進蟻群算法的移動機器人全局軌跡規(guī)劃研究[J]. 屈正庚,楊川.  南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[4]改進蟻群算法及其在機器人避障中的應(yīng)用[J]. 裴振兵,陳雪波.  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2015(01)
[5]基于改進蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃研究[J]. 萬曉鳳,胡偉,方武義,鄭博嘉.  計算機工程與應(yīng)用. 2014(18)
[6]路徑規(guī)劃算法及其應(yīng)用綜述[J]. 張廣林,胡小梅,柴劍飛,趙磊,俞濤.  現(xiàn)代機械. 2011(05)
[7]蟻群算法綜述[J]. 吳慶洪,張穎,馬宗民.  微計算機信息. 2011(03)
[8]移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)綜述[J]. 朱大奇,顏明重.  控制與決策. 2010(07)
[9]蟻群算法及其改進形式綜述[J]. 黃摯雄,張登科,黎群輝.  計算技術(shù)與自動化. 2006(03)



本文編號：3619207