机器人三维路径规划问题的一种改进蚁群算法

本文研究移动机器人三维空间路径规划问题,针对三维空间的复杂地形特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。文中首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素呈现、路径点选取、信息素更新以及启发式函数设计等方面的改进方法。仿真结果证明了算法的可行性和可靠性。     

一种改进的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法．该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模．通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用“惯性原则”和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度．仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径．     

一种遗传蚁群算法的机器人路径规划方法

研究遗传算法和蚁群算法可作为新兴的智能优化算法,在解决多目标、非线性的组合优化问题上表现出了传统优化算法无可比拟的优越性。基于将两种智能优化算法动态融合的思想提出了一种新的遗传蚁群算法(GA-ACO)。与已有的将遗传算子引入蚁群算法的结合方式不同之处在于,GA-ACO算法第一阶段采用了遗传算法生成初始信息素分布,在第二阶段采用蚁群算法求出最优解,从而有效地结合了遗传算法的快速收敛性和蚁群算法的信息正反馈机制。仿真结果表明,在具有深度陷阱的特殊障碍物环境下,应用GA-ACO算法求解机器人路径规划问题可以得到较好的的结果。     

一种改进的机器人路径规划的蚁群算法

针对具有复杂回旋地形结构的机器人路径规划问题, 提出了一种改进的蚁群算法. 该算法引入自适应迁移概率函数实现蚁群具有正、反向运动的能力, 改善了算法的曲折迂回能力; 能见度信息中引入距离启发因素和障碍相交检测机制, 完成路径搜索与避障过程有机结合, 提高算法的搜索效率; 引入贪婪信息素更新策略和节点信息素分布, 降低了数据存储量, 改善了路径规划的效果和算法的收敛速度. 基于不同算法的比较仿真实验, 数值结果证实了该算法的有效性.     

一种栅格模型下机器人路径规划的改进蚁群算法

提出了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,通过模拟蚂蚁的觅食行为,采用折返的迭代方式对目标进行搜索。在搜索过程中,以移动方向一定范围内最大信息素和目标引导函数作为启发式因子。此外,根据蚁群算法处理本问题时信息素散播的特点,重构了信息素的更新策略和散播方式。仿真实验结果表明,这些改进措施使最优路径的寻找快速而高效,即使在障碍物非常复杂的环境下,也能迅速地规划出一条最优路径。     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

机器人路径规划问题的蚁群优化算法

研究了机器人在静态障碍物环境下的路径规则问题,根据问题模型的特性设计了一种蚁群优化求解算法。该算法利用前一轮选择的路径对可行解的信息素进行相应的调整,再按转移概率选择路径,经过多次迭代搜索得出最短路径．已达到对机器人的路径优化。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对传统蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于组合优化和起始目标导引函数的改进型蚁群算法.为备选结点引入优先级,采用状态转移概率和优先级的组合优化方法平衡各路径信息,避免陷入局部最优.搜索过程引入起始目标导引函数.优先搜索距起点远而距目标点近的结点.仿真结果表明,所提出的改进蚁群算法能够在较短时间内找到全局最优路径,显著提高移动式机器人的路径规划性能.     

用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法

基于MATLAB平台,将改进的蚁群算法应用于多移动机器人的路径规划。为了避免多机器人协作时容易引起的"任务死锁",每当机器人选择到系统中所有机器人一起合作也无法完成的任务时,降低该任务的信息素浓度,使得机器人能够跳出该任务,从而得以顺利完成其他可完成的任务。仿真研究表明:该算法能明显改善多机器人路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划研究

针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进.首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;...     

改进的蚁群算法在修磨轨迹优化中的应用

提出一种适用于钢坯修磨轨迹优化问题的改进蚁群算法,给出一种修磨轨迹优化问题的实用数学模型。针对蚁群算法对参数敏感的问题,提出用启发信息归一化来解决的办法。仿真实验与初步试用结果表明,经改进蚁群算法优化的修磨轨迹能大幅度减少修磨过程中的空行程。该算法具有一定的理论参考价值和实际意义。     

多启发因素改进蚁群算法的路径规划

移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综合指标分配各路径上的信息素量,指导蚂蚁向综合性能最好的路径靠近。并提出一种非均匀初始信息素方法,防止过多蚂蚁走入死路。结合改进的地图建模障碍机制,提高路径的安全性。仿真及实验结果表明,改进算法得到的规划路径在三因素综合性能上具有较大提高,且具有较好的全局搜索能力及收敛性,适当调整参数还能得到某一特性表现突出的路径,且迭代次数和计算时间均表现较优。     

基于八叉树建模和ACA的三维管路路径规划

传统的三维管路路径规划算法存在等分栅格建模时间长、占用存储空间大、蚁群算法搜索效率低等问题。为此,提出一种基于八叉树建模和改进蚁群算法的路径规划算法。采用八叉树模型进行环境建模,由动态启发信息指导生成初始解,使搜索路径的概率选择机制更合理,通过更新排列前w位和后h位的蚂蚁路径信息素,缩小算法的存储空间,避免搜索规则过度使用。仿真实验结果证明,该算法收敛快速,求解效率较高。     

基于蚁群算法的多目标优化

针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Pareto解集的多样性。对算法的收敛性进行分析,利用2个测试函数验证算法的有效性。     

基于蚁群算法的多连接查询优化方法

介绍蚁群算法在多连接查询优化中的应用,在介绍蚁群算法的基本原理和工作流程的基础上,提出一种利用蚁群算法进行数据库多连接查询优化的方法,并建立基于蚁群算法的多连接查询优化模型。理论分析与试验结果表明,用蚁群算法解决多连接查询优化问题取得了满意的效果。     

基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

面向TSP求解的混合蚁群算法

针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面与基本蚁群算法和免疫算法进行比较,结果表明融合免疫机制的蚁群算法性能显著提高,也为解决其他组合优化问题提供一个新的思路。