基于海图和改进粒子群优化算法的AUV全局路径规划

针对AUV（自主水下机器人）在复杂条件海域做全局路径规划时面临的环境信息缺少,环境建模困难和常规算法复杂、求解能力弱等问题,提出一种基于海图和改进粒子群优化算法的全局路径规划方法．首先利用电子海图的先验知识建立3维静态环境模型,并构造路径航程、危险度和平滑函数;在粒子群优化算法中引入搜索因子和同性因子自适应地调整参数,并结合鱼群算法的“跳跃”过程提升算法的求解能力．同时建立安全违背度和选优规则以提高所规划路径的安全性．仿真实验结果表明,本文方法与传统粒子群算法和蚁群算法相比,规划出短航程、安全性高的全局路径的能力更强,可满足AUV在复杂海域航行时的全局路径规划需求．     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。     

改进蚁群算法在AGV路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,对传统蚁群算法进行改进并应用到AGV（Automated Guided Vehicle）路径规划上。采用栅格地图建立小车工作空间模型,利用改进的头尾搜索机制,提高并加快了算法的全局搜索能力和前期收敛速度;引入奖惩因子与信息素最大最小阈值,对每代最优路径上的信息素进行奖励,最差路径上的进行惩罚,提高全局搜索能力;引入遗传算法变异因子,使算法跳出局部最优能力加强;采用遗传算法对改进的蚁群算法进行参数优化,减少参数对算法的影响。在VS2017和MATLAB软件平台上进行算法仿真。结果表明了该算法在避免局部最优和加快收敛速度方面有很大改进。     

室内环境下基于最优路径规划的PSO-ACO融合算法

为了使移动机器人在室内障碍物环境下寻找到达指定目的地的最优路径,提出了一种基于粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)的改进路径规划的PSO-ACO融合算法。PSO-ACO融合算法针对粒子群算法中粒子容易早熟引起的局部最优问题,采用蚁群算法获得全局最优解;同时有效地解决了粒子群算法中粒子多样性、种类少,以及蚁群算法中初始化信息素匮乏及耗时过多的问题。仿真结果表明,与粒子群算法和蚁群算法相比,PSO-ACO融合算法在提高算法的全局搜索能力和搜索速度的前提下,极大地改善了算法寻找最优解的能力,实现了最优路径的规划。     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域,提高该区域内初始信息素浓度,避免算法初期盲目搜素;利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径信息素,增强局部搜索能力,加快收敛速度;对全局路径进行寻优,更新全局最优路径信息素。在信息素更新公式中引入信息素增强因子,加强最优路径信息素含量,应用反向学习优化信息素,改进状态选择概率,提高算法寻优能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高了收敛速度,同时寻优能力更强。     

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;...     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题。实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。     

基于信息素初始分配和动态更新的蚁群算法

针对蚁群算法搜索初期收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,对蚁群算法进行改进.在初始化阶段,采用贪心策略构造次优路径并增加该路径上的信息素浓度,实现不同路径上信息素的初始分配,使信息素在搜索初期就能发挥指导性作用,让蚂蚁更快地趋向于最优解的附近;在迭代寻优过程中,引入遗传变异操作,对每次迭代后的最优路径作变异操作,尝试寻...     

基于蚁群粒子群融合的机器人路径规划算法

针对复杂环境下中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于蚁群粒子群融合的路径规划算法。该算法首先利用粒子群路径规划的环境建模方法快速规划出起始点到目标点的初始路径。然后根据产生的路径进行信息素的分配,最后经改进的蚁群算法进行进一步寻优,从而找出最优路径。经仿真证明,该方法在寻得最优路径的基础上可大大降低寻优的时间,尤其是对于复杂环境下的路径规划,其效果尤为明显。     

基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化算法

针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点，提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化（ACONhh）算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验，较快引导蚁群探索最优路径；分层化选择可行节点，加快算法初期收敛速度；设置挥发因子呈类抛物线变化以及调整信息素更新机制，改善路径全局的随机搜索特性。通过严格的数学方式证明了ACONhh算法具有收敛性。仿真和实验结果表明，该算法的收敛速度以及全局搜索性能显著优于目前流行的ACO、ACOhh和ACOihh算法。     

改进蚁群与动态Q学习融合的机器人路径规划

基本Q学习算法应用于路径规划时,动作选择的随机性导致算法前期搜索效率较低,规划耗时长,甚至不能找到完整的可行路径,故提出一种改进蚁群与动态Q学习融合的机器人路径规划算法.利用精英蚂蚁模型和排序蚂蚁模型的信息素增量机制,设计了一种新的信息素增量更新方法,以提高机器人的探索效率;利用改进蚁群算法的信息素矩阵为Q表赋值,以减少机器人初期的无效探索;设计了一种动态选择策略,同时提高收敛速度和算法稳定性.在不同障碍物等级的二维静态栅格地图下进行的仿真结果表明,所提方法能够有效减少寻优过程中的迭代次数与寻优耗时.     

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究

针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。     

基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化

针对云渲染系统中渲染节点与任务不匹配调度而带来的时间负载不均衡和耗时长的问题,提出一种基于时间负载均衡的任务调度方式来优化系统耗时的策略.该算法采用Min-min与Max-min相结合的思想,建立时间负载均衡模型进行前期迭代,将迭代结果作为蚁群算法的初始序列,并按照适应度规则计算出相应的初始信息素,同时通过单一变量法确定合理的参数,蚁群算法采用已有的初始资源和参数值进行后期迭代,根据标准量度自定义函数进行高效寻优,进而求得最终的任务调度序列.仿真结果表明,本策略既具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力,又能有效降低任务完成时间,且在时间负载均衡和寻优速度方面均显著优于蚁群算法和蚁群退火算法.     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,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;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

路径约束下基于人工智能的智慧航空旅游动态寻径方法

为了提高智慧航空旅游动态寻优控制能力,提出一种基于人工智能的路径约束下智慧航空旅游动态寻径方法。采用多目标进化方法进行智慧航空旅游动态寻径的路径约束控制,结合粒子群方法进行智慧航空旅游动态寻径的路径优化选择,采用多目标Pareto映射方法进行智慧航空旅游的路径规划设计,结合信息素导引方法进行智慧航空旅游动态寻径的自适应控制,构建智慧航空旅游动态寻径的蚁群滤波模型,根据蚁群路径约束寻优方法构建智慧航空旅游动态寻径的人工智能算法,实现智慧航空旅游动态寻径的人工智能控制和自适应寻优。仿真结果表明,采用该方法进行智慧航空旅游动态寻径的自适应性能较好,路径优化控制能力较强。