基于改进蚁群算法的物流配送路径规划算法

针对物流配送的最优路径规划问题,论文在分析蚁群算法原理的基础上,运用MAKLINK图论建立物流配送路径模型,选取Dijkstra算法作为初始规划算法来确定蚁群算法的寻优目标函数,并对蚁群算法的信息素更新和节点选择进行了改进.在确定初始参数后,通过改进的蚁群算法规划出从起始点到结束点的最优路径.利用Matlab作为软件工具进行编码和仿真验证.实验结果表明,改进蚁群算法比传统蚁群算法能更好地规划路径,并且可以提高计算的收敛速度.     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划算法

针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力.     

基于惯性蚁群算法的机器人路径规划

栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无障碍物时,将中间节点删除,换成优化路径。根据优化信息,动态调整信息素挥发系数,提高了算法环境适应能力。仿真结果表明,相比传统蚁群算法,惯性蚁群算法能更快地找到较优路径,能有效优化路径质量。     

基于蚁群一遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法.采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化.仿真结果表明此算法是可行的、有效的.     

基于改进蚁群算法的无人天车路径规划

针对无人天车在吊运过程中的路径规划问题,提出了改进蚁群算法以优化天车路径.首先,综合考虑无人天车的行驶距离和任务等待时间,建立具有时空约束的路径规划数学模型.其次,改进常规蚁群算法的启发信息和信息素更新机制,并根据任务执行顺序限制条件和任务优先级系数改进蚂蚁的路径选择策略,以得到改进的蚁群算法.仿真结果表明,改进蚁群算法规划所得路径在路径长度和任务等待时间上均优于传统算法,证明了应用改进方法优化无人天车路径的可行性和有效性.     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

基于改进蚁群算法的线缆路径规划技术研究

线缆布线是复杂机电产品设计中的普遍性难题。针对线缆布局设计中存在的效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的线缆路径规划方法。采用分段式空间划分方法对待布线空间进行环境建模,同时对布线空间进行栅格化处理,以获取三维布线路径的规划空间。为解决基本蚁群算法在进行路径搜索时路径点容易发散的问题,引入了基于重力规则的蚁群算法路径搜索策略,提高了路径规划的真实度。在仿真实验中,将所提出的方法与基本蚁群算法进行了对比分析,验证了该算法的可行性和有效性。     

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用

蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法.首先介绍了蚁群算法基本原理和特点;然后回顾近年来国内外学者针对移动机器人路径规划的特点,对蚁群算法的进行改进,将其引入移动机器人中进行障碍规避和寻找最优路径,所提出的各种静态路径规划和动态路径规划方法的基本思想和特点.最后分析了蚁群算法在移动机器人路径规划应用中存在的问题,以及该学科未来研究方向.     

增强型的蚁群优化算法

旅行商问题是一个NP-Hard组合优化问题。根据蚁群优化算法和旅行商问题的特点,论文提出了对蚁群中具有优质解的蚂蚁个体所走路径上的信息素强度进行增强的方法,并同其他的优化算法进行了比较,仿真结果表明,对具有全局和局部最优解的个体所走路径上的信息素强度进行增强的蚁群优化算法比标准的蚁群优化算法和其他优化算法在执行效率和稳定性上要高。