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...     

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。     

基于信息融合的分布式多维自适应蚁群优化算法研究

通过参数优化、与其他优化算法融合等手段对蚁群算法进行改进,能有效地提高蚁群算法的全局寻优能力,改善其收敛性能。随着搜索路径多维,以及复杂分布式系统蚂蚁迭代次数的增加,蚁群动态多样性逐渐消失,容易陷入局部最优。通过对蚁群算法存在的问题进行分析,设计了多维系统各子蚁群时间同步方案以及信息融合时间窗口开启策略;针对影响蚁群算法的主要参数,提出动态认知的参数自适应调整改进算法,实现算法初期路径选择的多样性、成熟后可提高算法的寻优效率。以解决TSP问题为例,对启发式因子、信息素挥发因子等主要参数对蚁群最优路径影响进行仿真分析。     

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。     

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。     

基于进化蚁群算法的移动机器人路径优化

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子以提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度,缩小运行时间.在不同规模的栅格地图环境下的实验表明,所提出的进化蚁群算法能够加快迭代速度,提高搜索效率,实现最优路径并避免算法死锁问题.     

自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡，算法易陷入局部最优等问题，提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度，在栅格环境下，根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数，对初始信息素进行差异化分配；为了提高蚂蚁搜索效率，在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进；重新制定信息素更新策略，设定迭代阈值，调整信息素挥发系数和信息素浓度，使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力；采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析，验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

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...     

应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制：在人工蚁选择路径阶段，设置侦查素路径为优先，为非侦查素路径设置惩罚因子；利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素，通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞；在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略，并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明，提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布，加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量，克服传统多态蚁群算法的缺陷。     

改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在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.采用初始信息素差异化分布策略,增强目标点导向区的初始信息素浓度;基于回退策略与禁忌搜索结合分块优化,利用叉积运算进行局部折点优化;引入信息素自调节加强因子,改进信息素浓度更新公式;引入随机状态转移参数,增强全局搜索能力;将改进算法...     

基于蚁群算法及博弈论的多Agent路径规划算法

针对多Agent路径规划问题,提出了一个两阶段的路径规划算法。首先,利用改进的蚁群算法来为每个Agent规划出一条从起始点到目标点,不与环境中静态障碍物碰撞的最优路径。在蚁群算法的改进中引入反向学习方法来对蚂蚁位置进行初始化分布,提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自适应惯性权重因子来调节信息素强度Q值,使其自适应地变化,避免陷入局部最优;对信息素挥发因子ρ进行调节,提高算法的迭代速度。其次,若多Agent之间存在动态碰撞,利用博弈论构建多Agent之间的动态避障模型,并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash均衡的选择问题,确保每个Agent能够快速学习到最优Nash均衡。仿真实验结果表明改进蚁群算法与传统蚁群算法相比在搜索精度与搜索速度上有明显的提高,与Mylvaganam的多Agent动态避障算法相比,所提算法减小了路径总长度并提高了收敛速度。     

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。     

基于改进双层蚁群算法的移动机器人路径规划

为提升移动机器人的路径规划能力,提出一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群.为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力,设计普通层蚁群启发函数的同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计应对死锁问题的自由寻路-剪枝...     

基于混合蚁群算法的网格任务调度

针对网格任务调度的调度时间长、资源负载不平衡等问题,提出一种基于混合蚁群算法的网格任务调度方法。该方法将禁忌搜索作为蚁群算法的局部搜索策略,以扩大解的搜索空间,避免陷入局部最优,并通过多样化机制提高算法收敛速度。利用平衡因子调节信息素的更新,改善资源的负载平衡性能。     

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。