改进势场蚁群法的机器人避障及路径规划

针对传统蚁群算法机器人在路径规划过程中出现收敛速度缓慢和陷入局部最优的问题,将蚁群算法与加入虚拟牵引力和快速函数的人工势场法相结合,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息,使结合后的算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题,同时提高了收敛速度。为了验证此方法的有效性,用Matlab软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。     

融合头脑风暴和注意力机制的改进蚁群路径规划算法研究

蚁群算法是一种智能优化算法,具有鲁棒性强、反馈信息精准、分布式计算能力强等优点,被广泛应用于移动机器人的路径规划。针对原算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进蚁群路径规划算法。首先,融合头脑风暴思想对解集进行更新变异,在加快收敛的同时保证算法的多样性。其次,利用局部路径注意力机制提取较好的路径段,提高寻优效率,且在信息素注意力机制中加入了自适应t分布,避免算法陷入局部最优。新的信息素更新方式可以促进算法的全局搜索,并且保障算法的收敛速度。最后,在Matlab软件中进行了静态环境下的仿真实验,验证了该算法的有效性和可行性。     

改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对传统蚁群算法存在算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,文中提出了一种改进的蚁群算法。在传统A ^*算法的基础上,改进其估价函数,并将其引入到蚁群算法中,提出了改进启发函数η,增加目标点对路径搜索的吸引力,提高了收敛速度。新方法还改进了信息素挥发因子ρ,使信息素挥发因子处于动态变化,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进的蚁群算法在收敛速度上比传统蚁群算法提高了近50%,在最短路径上明显优于传统的蚁群算法,证明了改进算法的有效性。     

基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率。将提出的改进型蚁群算法求解经典的TSP问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为解决传统蚁群算法收敛速度慢、极易陷入局部最优解的问题,文中提出了一种改进蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划问题。蚁群算法的路径规划采用栅格法建立环境模型,并对障碍物进行扩大处理,从而有效降低了移动机器人在运动过程中与障碍物相碰撞的可能性;构造启发函数以降低蚁群搜索路径的长度;引入信息素扩散算法,并提高算法在初期的全局搜索能力,从而加快了算法的后期收敛速度。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度上比传统蚁群算法提高近一倍,可以规划出最优路径。     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法

 本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

分析了蚁群算法局部信息素更新系数与全局信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的关系,定义平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,并据此自适应调整信息素更新系数,提高算法收敛速度并避免陷入局部最优.经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行收敛速度与全局寻优能力的全面比较,证明了新的算法具有较好的效果.     

基于多层次蚁群算法的快递路径优化

文中根据快递路径的特殊性,针对城内交通和城市间交通的差异性,设计出多层次蚁群算法。在传统蚁群算法的基础上,将网络节点划分为不同层次,并在不同层次内采用不同的状态转移策略,选用不同的启发函数;同时,为了提高算法的收敛速度,并且使其不容易陷入局部最优,该算法对信息素的更新策略进行了调整。利用多层次蚁群算法实现了快递网络中成本和时间折中考虑的路径选择问题,通过与基本蚁群算法找出的时间最优和成本最优路径进行比较,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的云计算自适应任务调度研究

为了解决蚁群算法在解决云计算中大规模任务调度问题时收敛速度较慢且易陷入局部最优解的缺陷,设计了一种基于蚁群算法的云计算自适应任务调度算法,该算法在多态蚁群算法的基础上加入了信息素自适应更新调整机制,用来提高算法的收敛速度,有效地避免的局部最优解的出现。实验数据表明,在解决大规模任务调度问题时本文算法性能更好。     

基于自适应节点选择蚁群算法的QoS选播路由算法

针对基本蚁群算法在求解QoS选播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于自适应节点选择的蚁群算法对该问题进行求解.该算法根据解的情况自适应调整节点选择策略;依据各路径上信息素的＂集中＂程度判断解的早熟、停滞情况,并对可能陷入局部最优的解进行信息素混沌扰动更新,以便跳出局部极值区间.仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速地收敛到全局最优解,算法是可行、有效的.     

基于蚁群算法的自动化仓储系统空闲优化

根据目前自动化仓储系统提出了蚁群算法的一种改进型优化算法。通过分析自动化仓储系统的工作特性,建立与之相类似的数学模型,加入特殊的空闲优化模式,结合遗传算法对原有的蚁群算法进行优化。在长时间连续工作的自动化仓储系统中,采用优化后的蚁群算法迭代计算次数更少、计算时间更短、并且最小路径更优化,更适应于现代化仓储系统。     

动态蚁群算法用于洪灾搜救问题

蚁群算法是一种求解最优路径的常用算法,其利用自然界中蚁群的活动规律和正反馈原理。动态的蚁群算法针对基本蚁群算法存在的问题和缺点进行改进,采用动态参数因子,可以有效避免搜索的局部最优和进化停滞现象,并且能够提高搜索效率。通过实验结果对比,该算法在求解最短路径方面具有更高的精确度,为今后的搜救问题提供了一种高效实用的参考方法。     

粒子群蚁群融合算法的火灾救援路径研究

为获取最优的救援路径,以提高救援的有效性和实时性,文中提出了一种粒子群蚁群融合算法。该算法在分析影响路径选择因素的基础上,运用模糊数学中的层次分析法评定了道路的权重,建立了消防灭火救援模型;使用粒子群算法快速获取次优解,将此次优解作为蚁群算法的初始信息素增量,并将求解出各段路径权重矩阵引入到优化后的蚁群算法状态转移概率的求解模型中来,再利用这种改进后的状态转移规则,且考虑行车速度时变性的基础上求解出模型的最优解。实验结果表明,该方法可以完成最佳救援路径的规划。     

蚁群-遗传算法的无线传感器网络路径优化

为了提高无线传感器网络路径优化效率,快速找到最优路径,提出基于蚁群-遗传算法的传感器路径优化方法.利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制,实现了两种算法的融合.仿真结果表明,蚁群-遗传算法在时间和性能上都优于单独的蚁群算法和遗传算法,能快速找到无线传感器网络最优路径,有效延长了网络的生命周期.     

无人机航路规划算法研究

针对无人机航路规划问题,研究了一种基于元胞蚂蚁算法的无人机航路规划方法.元胞蚂蚁算法对基本蚁群算法进行了系列改进,并将元胞邻居演化和改进后的蚂蚁寻优相结合,有效地克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算精度,从而为解决复杂战场环境下无人机航路规划这一多约束多目标优化问题提供了一条可行...     

一种基于改进蚁群算法的光网络动态RWA机制

动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题.文章提出一种解决动态RWA问题的改进蚁群算法,在转移概率中加入了链路的空闲率作为约束条件,同时还引入了随机扰动防止搜索过早收敛于局部最优路径.仿真结果表明,改进算法与传统Dijkstra+ FF(首次命中)算法相比,可以显著降低阻塞率,提高资源利用率.     

基于栅格模型机器人路径规划的量子蚁群算法

针对复杂环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于量子-蚁群算法(QACA)融合的路径规划算法。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,增加位置的多样性,加快算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法可增加算法的随机性,较传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力,即使在障碍物较复杂的环境下,也能迅速规划出一条最优路径。     

蚁群算法在110警车巡逻方案中的应用

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法。以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,并结合了城市道路的实际情况,为了更好的解决110警车巡逻路线问题,建立了智能局部自适应最大区域覆盖模型,同时应用了最短路径优化算法,通过实例来验证算法改进的合理实用性和模型假设的科学有效性,为大规模的预警巡逻提供了理论和应用支持。从而为警车巡逻在控制社会治安问题中发挥着越来越重要的作用。