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。     

基于蚁群算法的最小代价航迹规划仿真

在大比例尺地图的路径规划中,由于飞行器全局航迹规划需要计算机存储的栅格点数量巨大,存在维数爆炸问题,使得航迹解算计算量激增,因此提出1种改进的蚁群算法,将栅格由大及小进行划分,利用大栅格为飞行器选择相对平滑和离散度低的飞行地形,利用小栅格为飞行器提供相对精确的全局飞行航迹,将栅格带所有栅格的代价之和作为航迹代价,从而选出1条航迹代价最小的路径．该算法将蚁群算法的信息素更新机制更加合理地应用到航迹规划中．仿真结果表明,该方法能解决航迹维数解算问题,可以将一系列栅格点组成的路径点集合为最优解,为飞行器提供最优航迹规划路径．     

基于自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划

基本蚁群算法在航迹规划的应用中缺乏足够的鲁棒性,存在收敛性能较差的问题,针对基本蚁群算法容易出现局部停滞的现象,提出了一种自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划方法,建立了救援距离最短和救援效率最高的数学模型.为了保持搜索的平衡性和收敛性,自适应蚁群算法从信息素挥发系数和信息索强度两个方面动态地调整信息素,并根据救援目标的紧急程度对信息素参数化.仿真结果表明,改进的蚁群算法避免了出现局部最优,有效地提高了搜索收敛速度.     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究

蚁群算法求解无人机航迹规划问题具有较大优势,针对传统蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,论文从非均匀初始化信息素,增加目标点距离和相邻航迹转角的启发信息,在概率选择状态转移策略的基础上融入确定性选择策略以及引入动态调整信息素总量的自适应信息素更新机制等四个方面改进传统蚁群算法。通过仿真实验,验证改进算法可兼顾全局搜索能力和较快的收敛速度,提高了无人机的航迹规划性能。     

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钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法

交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题,新型的仿生算法--蚁群算法,由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点,非常适合于解决交通资源规划问题.针对出租车路径规划问题的特点以及蚁群算法在这方面应用的一些不足,提出了一种改进的蚁群算法.根据同一蚁群的信息素相互激励,不同蚁群之间信息素相互抑制的原理,该算法实现了出租车资源的合理分布.     

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.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

针对机器人路径规划问题,提出一种改进的蚁群算法.建立栅格地图模型,结合蚁群算法,设置禁忌表,同时针对死锁问题,提出丢弃陷入死锁的蚂蚁;当蚂蚁迭代次数大于60代后,通过减小信息素增强系数Q,达到提高算法收敛速度的目的.实验结果表明,改进后的算法能快速规划出最优路径,同时能避免陷入死锁和局部优化.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法,基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁的觅食行为;针对路径规划的需要,搜索过程采用了蚂蚁回退策略、目标吸引策略、参数自适应调整和路径优化策略;利用蚂蚁回退策略和惩罚函数使得蚂蚁能够顺利跳出陷阱,并且在下一次搜索中不再选择此路径,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率;仿真试验结果表明,该算法能迅速规划出最优路径。     

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．     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法.在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度.制定信息素更新规则时引入拐点...     

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。     

面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

本文主要结合蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱而造成算法停滞的现象,提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能,基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进,提高了算法的有效性和鲁棒性,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力。