本文選題：蟻群系統(tǒng) + 動(dòng)態(tài)搜索誘導(dǎo)算子��； 參考：《控制與決策》2017年03期

【摘要】：采用蟻群算法求解復(fù)雜環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題時(shí),會(huì)出現(xiàn)運(yùn)算時(shí)間過長、求解精度不高等問題,對(duì)此,定義一種新的動(dòng)態(tài)搜索誘導(dǎo)算子以改進(jìn)蟻群算法性能.重點(diǎn)設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)搜索模型,即:在進(jìn)化初期設(shè)定較大閾值以增加種群的多樣性;而伴隨進(jìn)化過程,利用衰減模型動(dòng)態(tài)調(diào)整為較小閾值以加快收斂速度.TSP測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該改進(jìn)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(zhì)量.復(fù)雜環(huán)境中機(jī)器人路徑規(guī)劃問題的求解驗(yàn)證了所提出算法的實(shí)際應(yīng)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(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院;上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61075115,61403249,61673258)
【分類號(hào)】：TP18;TP242

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本文編號(hào)：1816457