基于蚁群算法的智能机器人路径规划

从本质来看,蚁群算法是一种专门用以解决复杂优化问题的科学方法,在很多领域都涉及到蚁群算法。在蚁群算法的支撑下,打开了智能机器人项目研究领域的一扇大门,令智能机器人在设计好的路径指令下能够完成简单的行进任务。文章就针对蚁群算法影响下的智能机器人路径规划的相关内容做以阐述,以期为职能机器人项目的研究提供有益的借鉴。     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

文中首先对传统的蚁群算法进行了简要介绍,并分析了其局限性;其次详细对比了车辆路径优化与TSP的区别,对于蚁群算法从启发式因子和改进参数两个方面对蚁群算法进行了优化;最后结合某三级城市京东仓库和配送点之间的路径优化进行了实例分析,分析结果表明,基于文中优化后的蚁群算法总里程由原来的465. 6km,缩减为改进后的301. 6km,减少164km,优化效果十分明显。     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化模型

在分析基本蚁群算法的基础上,针对交通路径的特点,提出了适合于求解路径规划的改进型算法。在原有算法的基础上引入了启发式因子,提高了算法初期的收敛效率,减少了计算。详细分析了参数α,β对蚁群算法速度与结果准确性的影响,提出了参数自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。改善了解的质量。根据仿真结果,将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行了比较,结果表明改进后的算法各方面均优于基本蚁群算法,验证了改进型算法可行性和高效性。     

基于改进蚁群算法的智能机器人路径规划

从以往的研究资料中可以了解到,智能机器人路径规划是机器人研究领域中的一项重要分支,同时也是智能机器人用以执行各种指令的基础条件。在研究智能机器人的路径规划过程中,遇到了诸如易陷入局部最优等问题,进而提出应用改进蚁群算法来改善这一状况,并且取得了良好的实效。本文就针对改进蚁群算法支撑下的智能机器人路径规划的相关研究内容做以论述,以期为推进机器人研究提供有益的理论素材。     

基于蚁群算法的移动机器人智能路径规划应用

随着机器人在各领域的广泛应用和人工智能的不断发展,路径规划研究作为机器人应用领域的重要课题受到越来越多的关注。文章分析了机器人发展现状以及路径规划算法,重点阐述了智能路径规划与传统路径规划的优缺点,利用蚁群算法对移动机器人路径规划中实际应用问题进行了研究,并提供一些实际解决方案。     

基于蚁群算法的PCB孔群加工路径优化

为解决云计算技术以及5G网络技术对印制电路板带来的加工工艺问题,有效提升PCB的生产效率、降低加工时间与成本,文中通过蚁群算法优化了电路板孔群加工路径,有力地节省了生产时间;而且通过算法优化仿真实验描述了设计流程与步骤。实验结果证明,蚁群算法能够有效优化孔群加工路径,减少无效的加工路线,降低生产时间与成本。     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究

蚁群算法具有十分广阔的应用前景,但蚁群算法在求解路径优化问题中存在收敛速度慢、易陷于局部最优路径等缺点。文章通过改进传统的蚁群算法,使蚁群算法求最优解的性能显著提升,大幅提高了物流配送的效率。     

基于改进蚁群算法的物流无人机路径规划

本文针对在低空城市环境下物流无人机运输路径的规划问题,首先利用栅格法对城市环境进行三维模型的构建,综合无人机自身各项约束条件,利用蚁群算法建立无人机路径优化模型。蚁群算法作为用于解决局部最优问题的方法之一,一直被广泛应用于路径规划问题。相较于传统的蚁群算法,本实验通过对残留信息量的改进使信息素在更新时,其正反馈的过程能够迅速扩大初始的差异,引导整个系统向最优解的方向进化。并引入估价函数,代价函数,启发式函数,在考虑路径优化的同时进一步计算无人机运输途中的能耗,使其更具实际意义。结果表明：改进后的蚁群算法在规划路径的路径点数、时间规划、能源消耗方面均有明显减少。证明了改进策略具有实用价值,在无人机路径规划方面具有一定的实用价值。     

基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块设计与实现

网络中节点的能量是有限的,网络拓扑结构具有波动性,导致传统网络路由算法不能有效适应这些变化,自组织性较差,无法及时获取最优路径,大大降低网络性能。因此,设计基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块。其以FPGA为控制核心实现硬件设计,具体包括控制模块、存储器模块、寻求后续节点集模块、采集后续节点模块、状态调整模块、信息素调整模块和最优路径判断模块。模块实现部分给出了蚁群算法的核心代码。实验结果表明,所设计的最优路径判断模块具有较高的收敛速率,获取的路径更短,能够延长网络的运行周期。     

基于遗传变异蚁群算法的机器人路径规划的改进

针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的蚁群算法,利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异,从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性。同时改善了基本蚁群算法不收敛或收敛速度比较慢的缺点,加快了收敛速度,增加了最优解的多样性。     

改进蚁群算法的路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且存在停滞问题,提出一种改进的蚁群算法。为了避免蚁群陷入死锁状态,采用回退策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死亡数量,并且借鉴了狼群分配策略来更新信息素,提高算法全局性,在状态转移概率中引入一个启发因子并进行调整,避免算法陷入停滞。仿真实验结果表明,改进后的蚁群算法收敛速度明显加快,寻优最短路径达到29.73,迭代次数较少28。验证了该算法的有效性和可行性。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

采用MAKLINK图论建立机器人路径规划的空间模型,利用Dijkstra算法减少工作空间的搜索范围,引入免疫算子,将其融合到蚁群算法的每次迭代过程中,提高蚁群算法在全局搜索空间的遍历性和收敛速率,避免陷入局部最优解。     

蚁群算法在MATLAB中的实现

蚁群算法是近年来兴起的一种新型仿生优化算法,具有其他进化算法不可比拟的优势。以旅行商问题为例,首先描述了蚁群算法的工作原理,然后给出了该算法在MATLAB中实现的详细步骤,最后分别以17,21,24,48,51,70为城市规模进行了算法验证,给出了算法运行的最优结果、最差结果、平均结果及运行时间与结果图。算法的实现为在其他领域中的应用和进一步的改进提供了基础,同时也弥补了其他资料中很少涉及实现应用的不足。     

改进的蚁群算法及其在TSP问题中的应用

针对蚁群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法通过禁忌当前取得的最优路径,有选择地更新信息素,而后重新搜索,有效提高了基本蚁群算法的寻优能力。文中将改进后的蚁群算法应用于TSP问题,通过对典型的Eil51.tsp进行测试,证明了改进后算法的可行性有和效性。     

基于蚁群算法的弹道参数辨识方法研究

通过传统的计算方法难以得到航空武器系统弹道参数,为此提出一种基于蚁群算法的航空武器气动参数辨识算法。该算法将蚁群算法和实数编码遗传算法相结合,以给定的弹道表数据为标准,采用蚁群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数。采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高。计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中。     

基于蚂蚁算法的PCB板路径优化研究

本文在分析目前焊接PCB板路径规划理论依据的基础上,尝试了将路径规划问题抽象为TSP问题的数学模型解决思路。文章分析研究了该数学模型的计算方法,运用蚁群算法作为计算引擎,通过将蚂蚁算法信息素的引入,使得蚂蚁算法能够以较稳定的速度逼近最优解,编写了相应的Matlab优化程序。结果证明,该算法不仅有效,而且具有较快的计算速度。     

Analysis,design and simulation of Internet of Things routing algorithm based on ant colony optimization

In this paper, a routing algorithm to optimize the selection of the best path for the transmitted data within the Internet of Things (IoT) system is proposed. The algorithm controls the use of ant colony ideas in the IoT system to obtain the best routing benefit. It divides the IoT environment into categorized areas depending on network types. Then, it applies the most suitable ant colony algorithm to the concerned network within each area. Furthermore, the algorithm considers routing problem in intersected areas that may arise in case of IoT system. Finally, Network Simulator 2 is used to evaluate the proposed algorithm performance. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed routing algorithm in terms of end‐to‐end delay, packet loss ratio, bandwidth consumption, throughput, overhead of control bits, and energy consumption ratio. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于C++ AMP加速并行蚁群算法

蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实现了并行蚁群算法,使计算用时大幅度减少。经试验分析,该算法可以达到3倍的加速效果。     

基于蚁群DTW算法的哼唱搜索研究

虽然传统DTW算法在模糊匹配上具有很好的性能,但是DTW算法通过局部最优化算出最佳路径的最小累计距离,计算量较大,搜索效率较低。蚁群DTW算法,结合蚁群算法的正回馈机制,搜索语音信号之间匹配的一条全局最优路径,既利用了语音信号的全局特征又考虑了其局部信息,与传统DTW算法相比,能大大提高哼唱搜索效率。