改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

基于高程—四叉树模型和改进蚁群算法的路径规划

基于蚁群算法的无人车大区域路径规划方法大多存在速度慢、环境适应能力差等问题,构造了一种高程-四叉树模型,在完整记录区域信息的基础上对信息量进行有效压缩;设计了一种新的寻优启发函数,提高了路径规划的准确度;通过自适应调整挥发系数,避免搜索陷入局部最优.仿真实验结果表明,相比于传统蚁群算法,文章方法得出的最优路径更加准确,且算法复杂度低,收敛速度快.     

基于改进蚁群算法的多机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机器人路径规划过程中存在的收敛速度慢、效率较低、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种多步长的改进蚁群算法.该算法实现了多步长路径规划;同时在概率公式中加入了拐点参数,使路径更加平滑;并且提出了新的信息素奖励惩罚机制.将改进的蚁群算法应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划中,采用碰撞预测策略和路径协调策略完成多机器人间的协调避碰.仿真结果表明,改进的蚁群算法规划的路径更短、更平滑,效率更高,验证了该算法在多机器人路径规划中的有效性和可行性.     

基于优化型蚁群算法在多机协同作战下的路径规划

针对地面无人平台协同作战时路径规划问题,提出了一种优化型的蚁群算法以寻求战时最佳进攻路线.通过优化传统蚁群算法,模拟了单平台的路径规划并获得各参数的稳定值,进而将其结果拓展到多机协同作战模式下,以获得各平台由起始点到目标点的最优路径.为更加真实地体现出战场环境,在路径规划中提出了战术规避的策略并在2种不同环境模型下验证了算法的实用性.结果表明,优化型蚁群算法相比于传统蚁群算法在迭代次数方面提高了64.2%,搜索路径长度方面提高了57.5%.     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.     

基于蚁群算法的智能交通最优路径研究

针对车辆智能交通最优路径问题,提出一种实时规划的蚁群算法。在该算法搜索过程中加入针对具体问题的局部搜索寻优算法,在启发函数中引入搜索方向,改进信息素更新策略,限制信息素轨迹量。利用智能交通道路模型对改进算法进行比较分析。实验结果表明,改进后的蚁群算法能够有效地解决车辆实时路径诱导问题,实现车辆实时路径诱导,具有良好的收敛性和寻优性。     

一种三维环境中的无人机多路径规划方法

为了解决三维环境中的无人机多路径规划问题,提出了一种基于改进概率地图的多目标蚁群算法。在构建地图时为了增加窄通道中的采样点数量,改进了概率地图法的采样策略,将落在威胁上的采样点移动到自由空间中,可以更好地覆盖规划环境。为了使蚁群算法可以得到多个解,提出了一种多目标蚁群算法。通过引入Pareto解集,播撒不同种类的信息素,使蚁群算法可以同时优化路径长度和威胁大小2个目标,并能得到一组非支配解,有利于决策者选择合适的路径。仿真结果表明,改进的概率地图法可以更好地覆盖规划环境,多目标蚁群算法可以得到一组解,并能收敛到最终解集。     

基于蚁群算法的空中机器人三维轨迹规划

轨迹规划是机器人任务规划系统的一个重要部分。在MATLAB平台下,建立空中机器人飞行三维环境模型,基于此模型利用蚁群算法对空中机器人飞行轨迹进行规划研究。首先根据限制条件对建立的环境模型进行预处理和栅格化处理,然后将蚁群算法应用于三维已知环境模型中,得到1条由起始点到目标点的最短路径,以此作为轨迹规划的最优路径。空中机器人按照求得的最优路径进行运动,完成飞行任务。在路径寻优过程中蚁群算法表现出优良的有效性和使用性。     

一种改进蚁群算法在配电网络规划中的应用

在基本蚁群算法的基础上,将蚂蚁经过路径上各路段的次数与信息素更新机制相关联,改进了信息素更新方式,旨在提高蚁群算法的寻优能力和收敛到最优解的速度。将改进算法应用于只考虑过负荷约束和网络辐射型约束、以网络年综合费用和过负荷惩罚费用之和最小为目标函数的配电网规划问题中。通过一个10 kV配电网络规划问题的算例验证表明,改进算法在寻优能力和收敛速度方面均有所提高。     

基于优化蚁群算法的电缆敷设路径规划

针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.     

自适应蚁群算法在空间机器人路径规划中的应用

为了弥补传统路径规划方法缺乏足够鲁棒性的问题,采用自适应蚁群算法实现了空间机器人路径规划.针对传统蚁群算法在计算初期出现停滞的现象,修改了信息激素物质的更新方法.自适应蚁群算法根据学习次数和与最近障碍物的距离来调节信息激素物质.仿真结果表明,该算法在采用较少蚂蚁的情况下,与一般蚁群算法相比,能够快速找到理想路径.     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法

目前路径优化方法忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本,导致惩罚成本过高,无法得到最优配送路径,因此,提出基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法.结合遗传算法完成对蚁群算法的改进,对物流配送车辆路径问题进行建模,得到路径规划问题的目标函数,并根据配送过程的实际情况和具体要求设定目标函数的约定条件,计算固定成本和变动成本...     

基于TSP的孔群加工路径优化算法

建立以孔群加工最短路径为优化目标的数学模型,采用蚁群算法与2-OPT算法相融合的优化方法,研究了模具顶针板孔群加工刀具路径优化问题.结果表明,该融合算法加快了收敛速度,可有效避免陷入局部最优解,加工优化路径比贪心算法缩短12.34%,比基本蚁群算法缩短14.78%,即有效缩短了加工路径,减少了空走刀时间,提高了数控加工效率.     

GA-ACO算法用于IMX系统测试数据自动生成

在综合管理X-软件系统测试数据生成中,针对遗传算法不能利用系统提供的信息,需要迭代多次才可找到测试数据,而蚁群算法在搜索初期信息素匮乏的情况下测试效率很低等问题,提出了基于混合遗传蚁群算法的测试数据自动生成方法,通过运行一定次数的遗传算法,产生优化解并作用于信息素的分布,再利用蚁群算法精确求解.在三角形程序和综合管理X-软件系统上的实验表明,该方法在保持性能不变的情况下,大幅降低了迭代次数和消耗时间,提升了测试效率.     

基于混合智能算法的电力系统无功优化研究

研究了电力系统的无功优化功问题,给出了结合电力市场实行的无功优化目标函数。在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,将遗传算法与蚁群算法融合,利用遗传算法的交叉、变异操作产生蚁群算法新的搜索路径,以此提高混合智能算法的全局搜索能力和收敛速度,并将混合智能算法应用于实例进行仿真。仿真结果表明,该混合智能算法具有快速的收敛速度和优良的全局优化能力。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

基于蚁群算法的三维路径规划大多存在规划速度慢、准确度不高等问题,提出了一种基于改进启发函数和自适应修正挥发系数的蚁群算法,设计了一种新的启发函数,提高了三维路径规划的准确度;提出自适应调整挥发系数,避免搜索陷入局部最优,同时加快了算法收敛速度。最后进行了仿真实验,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.