本文選題：蟻群系統(tǒng) + 動態(tài)搜索誘導算子�。� 參考：《控制與決策》2017年03期

【摘要】：采用蟻群算法求解復雜環(huán)境下移動機器人路徑規(guī)劃問題時,會出現運算時間過長、求解精度不高等問題,對此,定義一種新的動態(tài)搜索誘導算子以改進蟻群算法性能.重點設計了動態(tài)搜索模型,即:在進化初期設定較大閾值以增加種群的多樣性;而伴隨進化過程,利用衰減模型動態(tài)調整為較小閾值以加快收斂速度.TSP測試實驗結果表明,該改進蟻群算法不僅能加快收斂速度,而且有效提高了優(yōu)化解的質量.復雜環(huán)境中機器人路徑規(guī)劃問題的求解驗證了所提出算法的實際應用效果.
[Abstract]:When the ant colony algorithm is used to solve the path planning problem of mobile robot in complex environment, a new dynamic search induction operator is defined to improve the performance of the ant colony algorithm. A dynamic search model is designed, that is, a large threshold is set at the beginning of evolution to increase the population. With the evolution process, the results of the.TSP test experiment with the dynamic adjustment of the attenuation model to the smaller threshold to accelerate the convergence rate show that the improved ant colony algorithm can not only accelerate the convergence speed, but also effectively improve the quality of the optimal solution. The solution of robot path planning in complex environment validates the actual algorithm. The effect of application.

【作者單位】： 上海工程技術大學電子電氣工程學院;上海工程技術大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61075115,61403249,61673258)
【分類號】：TP18;TP242

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 楊翊鵬,李少遠;模糊優(yōu)化算法及其在視覺機器人路徑規(guī)劃中的應用[J];控制與決策;2002年S1期

2 唐振民,趙春霞,楊靜宇,張進;基于動態(tài)規(guī)劃思想的多機器人路徑規(guī)劃[J];南京理工大學學報(自然科學版);2003年05期

3 張穎,吳成東,原寶龍;機器人路徑規(guī)劃方法綜述[J];控制工程;2003年S1期

4 胡小兵,黃席樾;基于蟻群算法的三維空間機器人路徑規(guī)劃[J];重慶大學學報(自然科學版);2004年08期

5 伊連云;董玲;付瑩瑩;張俊亮;;虛擬磁場理論在足球機器人路徑規(guī)劃中的應用[J];自動化博覽;2006年02期

6 宋一然;;基于強化學習的多機器人路徑規(guī)劃方法[J];莆田學院學報;2006年02期

7 姜志堅;徐效美;;智能算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用研究[J];電腦知識與技術;2008年36期

8 王鵬飛;田沖;;用于多機器人路徑規(guī)劃的一種改進蟻群算法[J];電腦知識與技術;2008年S2期

9 黃力;張增芳;朱亞超;;基于二叉決策的機器人路徑規(guī)劃研究[J];機械設計與制造;2008年03期

10 劉硯菊;楊青川;辜吟吟;;蟻群算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用研究[J];計算機科學;2008年05期

相關會議論文 前9條

1 趙凱;王玨;;對人的適應以及在機器人路徑規(guī)劃中的應用[A];2001年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2001年

2 楊翊鵬;李少遠;;基于滿意優(yōu)化的視覺機器人路徑規(guī)劃[A];第二十一屆中國控制會議論文集[C];2002年

3 陸凱峰;彭力;;基于改進蟻群優(yōu)化算法的機器人路徑規(guī)劃[A];2007中國控制與決策學術年會論文集[C];2007年

4 王奇志;王洪志;;關于機器人路徑規(guī)劃三種典型方法的比較與討論[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

5 李貽斌;宋勇;榮學文;;基于神經網絡的進化機器人路徑規(guī)劃方法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

6 宋勇;李貽斌;劉冰;;基于回聲狀態(tài)網絡的機器人路徑規(guī)劃進化算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

7 張純剛;席裕庚;;基于滾動窗口的移動機器人路徑規(guī)劃[A];2001年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2001年

8 王菁華;崔世鋼;羅云林;;基于Matlab的智能機器人路徑規(guī)劃仿真[A];'2008系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2008年

9 王文;夏耘;;微粒群算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用[A];第六屆全國信息獲取與處理學術會議論文集（3）[C];2008年

相關博士學位論文 前2條

1 邵杰;基于學習分類器的多機器人路徑規(guī)劃關鍵技術研究[D];南京理工大學;2011年

2 劉傳領;基于勢場法和遺傳算法的機器人路徑規(guī)劃技術研究[D];南京理工大學;2012年

相關碩士學位論文 前10條

1 向光海;變電站巡檢機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)設計與實現[D];西南交通大學;2015年

2 孫晴晴;基于人工蜂群算法的機器人路徑規(guī)劃[D];南京師范大學;2015年

3 竇連航;基于人工蜂群算法的多機器人路徑規(guī)劃方法研究[D];上海大學;2015年

4 王維;基于多智能體系統(tǒng)的多機器人路徑規(guī)劃方法研究及應用[D];電子科技大學;2015年

5 李榮龍;基于改進粒子群優(yōu)化算法的機器人路徑規(guī)劃研究[D];南京郵電大學;2015年

6 馮濤;基于協(xié)同進化算法的多機器人路徑規(guī)劃研究[D];南京郵電大學;2015年

7 藍冬英;自主仿人機器人路徑規(guī)劃研究[D];東北大學;2014年

8 趙珍;基于改進蟻群算法的多機器人路徑規(guī)劃研究[D];蘭州理工大學;2016年

9 于清平;基于ARM平臺的多機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)研究[D];上海工程技術大學;2016年

10 李龍俊;基于聚類分區(qū)和改進蟻群算法的清潔機器人路徑規(guī)劃研究[D];南京郵電大學;2016年

，

本文編號：1816457