动态路径规划中的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法.初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息素浓度的挥发公式,使其服从高斯分布,使信息素挥发动态化.仿真结果表明:改进后的蚁群算法收敛速度更快...     

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。     

基于改进蚁群算法的光纤光缆铺设路径规划

利用蚁群算法精度高、速度快、易找到拟最优解等优点,使其与光纤光缆的铺设路径规划相结合,能大大解决光纤光缆铺设成本问题,但是基础蚁群算法存在随机性大、收敛速度慢等弊端,因此对蚁群算法进行改进。运用栅格法构造环境模型,引入环境因子来调整启发函数,增强了蚂蚁搜索的目的性,解决了随机性强的弊端。通过改进信息素挥发系数,增加初始阶段蚂蚁搜索的全局性,使收敛次数大大减少。最终仿真结果显示,改进后的蚁群算法,收敛速度明显增加,而且具有较强自适应能力,使光纤光缆的铺设成本大大降低。     

改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题,提出一种静态障碍环境下的改进蚁群算法.利用A*算法来设定信息素初始值,提高算法初始阶段搜索效率;采用新的信息素更新规则,并且动态调整启发函数和信息素挥发速率,加快算法的收敛速度,扩大搜索空间.仿真实验表明,与其他算法在相同情况下比较,改进算法在路径相同的情况下拥有较快...     

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;...     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

为了解决蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,研究提出一种改进的蚁群算法,通过改变方向因子的计算方式来减少寻优所需时间;通过改变信息素的更新方式避免陷入局部最优解。在栅格地图中进行仿真模拟实验,综合结果表明,改进算法与传统蚁群算法及其他相关算法相比,具有得到路径更短、收敛速度更快且路径拐点更少等优点。     

复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法

针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利于种群的进化。仿真分析了主要参数对算法性能的影响,实验结果表明,该算法在复杂地图中搜索到的路径优于传统算法。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。     

不确定环境下一种新的双蚁群路径规划算法

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,被广泛地用于路径规划问题。但是传统的蚁群算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点,为了克服算法的不足,该文提出一种改进的双蚁群算法,通过改变启发因子,同时引入最大最小蚁群系统思想对信息素进行更新以提高算法性能。实验结果表明,与同类算法相比,该算法能得到更优的路径。     

移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.     

复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划

针对复杂环境下机器人的路径规划问题，将蚁群优化算法引入这一新的应用领域，设计了相应的算法，解决了以前尚未涉足的带约束条件的连续函数优化问题．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性．     

一种改进蚁群算法研究和旅游景区路径规划问题求解*

针对旅游景区路径规划问题的复杂性,把景区路径分为全景区图与子景区图,并归为同一问题解决。然后提出BVC蚁群算法,设计繁殖蚂蚁(Breeding ants)、视觉蚂蚁(Visual ants)和普通蚂蚁(Common ants),各类蚂蚁按各自规则遍历。蚂蚁遍历完所有景点,求出最佳行程MIN(k,Pk,Lk),并根据约束条件,对符合要求的路径上的信息素进行更新。再结合模拟退火算法,在每个状态对蚁群行程进行舍取,重复迭代,最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中,表现出良好的稳定性和高效性。     

改进蚁群算法水面无人艇平滑路径规划

针对水面无人艇的路径规划,首先用仿生学算法对环境障碍物做开运算,提出改进的蚁群算法搜索可行路径得到航路点序列,优化合并没有障碍物的相邻航路点并顺序连接,得到可行且无碰撞风险的全局路径;其次,使用Dubins曲线算法对连接点进行平滑处理,分析其几何特性并找出其不足之处;最后,引入贝塞尔三阶曲线理论对于已经优化过的折线段进行平滑处理,使其在满足最小旋转半径的同时,也满足USV动力学特性,最终得到一条优化可行的路径.仿真结果证明本算法设计的光滑路径在计算复杂度、路径优化等方面都有了较大的提高.     

改进A~*蚁群算法求解机器人路径规划问题

针对蚁群算法收敛速度慢、效率低以及易陷入局部最优的一系列问题,提出改进的A~*蚁群算法。为降低蚁群死锁、停滞的概率,先将栅格地图进行处理。其次为了提高蚁群的效率,引进A~*算法确定蚁群的初始信息素,同时改进蚁群信息素更新方式,从而提高算法的收敛速度;针对局部最优的问题,提出将蚁群中的启发函数进行改进,不仅考虑到可行栅格中的最短距离,还考虑到目标点的位置,并且引入简化算子对蚁群的路径进行优化。通过4组仿真对比,改进的A~*蚁群算法效果显著。     

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。     

基于转角约束的改进蚁群优化算法路径规划

针对传统蚁群优化(ACO)算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法.首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A*算法的估价函数和转弯角度因子,以便在下一步选择路径长度和转角次数综合最优的节点;最后,在信息素更...     

改进萤火虫算法求解多机器人路径规划

为解决多机器人在静态环境中的路径规划问题,以路径长度为优化目标模型,并针对此模型设计了多机器人萤火虫算法(MR-FA)。首先,考虑到路径安全性对环境中的障碍物采取扩张操作,设计初始化规则以提高生成初始种群的效率;其次,根据算法的连续性原理及特点,设计个体等长策略将维度不一致的个体转变为等维度个体以便于萤火虫的移动更新,并对移动更新后的不可行解采取路径修正策略;然后对规划出的每个机器人的移动路径进行碰撞检测,同时针对机器人不同的碰撞情况设计相应的避碰策略,即暂停—回退策略(PFS)、局部路径重规划策略(LPRS);最后,为验证MR-FA的有效性,在三组环境中进行仿真实验并与其他三种算法进行对比,综合得出MR-FA在解决多机器人路径规划时更有优势。