基于改进蚁群算法的航路规划优化方法

航路规划优化是作战任务规划和作战筹划的重要内容之一，也是军事运筹研究的热点问题。在对兵力航路规划优化问题分析的基础上，提出了基于改进蚁群算法的兵力航路规划优化方法。仿真结果表明，改进蚁群算法有效快速收敛到较满意的结果，可以为兵力航路规划优化问题的深入研究提供一定的借鉴和参考。     

基于蚁群算法的无人机任务规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，本文对新近发展的蚁群算法进行了研究，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

反舰导弹航路规划与威胁规避算法

为减小武器系统的作战反应时间,提高任务规划系统的信息处理速度,从便于工程实现的角度出发,采用一种从目标位置向舰艇本身位置逆推的思想,应用平面解析几何的相关知识,提出了一种航路规划递推算法。该算法秉承导弹按预定方向攻击目标所需导航点最少的原则,在一定的假设条件下,从目标点开始,按照攻击方向的反方向依次逆推直至发射点,从而求得参考航路。在此航路上进一步考虑存在威胁的情况,按照修正后的航路走切线的思想,根据航路最短且调整航路次数最少的原则,提出了一种最短切线威胁规避算法,该算法通过添加导航点或者调整导航点,将不安全航路调整到威胁区域的最短切线上,以此来实现威胁规避,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

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。     

基于蚁群-粒子群融合算法的无人机三维航迹规划研究

无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法,本文在飞行区域中建立航迹规划环境模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种蚁群-粒子群融合算法,充分利用蚁群算法良好的分布机制、信息反馈机制和粒子群算法收敛速度快、全局搜索能力强的特点,使无人机能够自动避开威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.用Matlab对算法进行仿真实验证明,算法能为无人机的三维航迹规划提供一种快速、安全、高效的搜索方法.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法

针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.     

多无人机协同航路规划研究

提出了一种基于路径均衡蚁群优化的航路规划方法.首先,针对环境的复杂性和多机航行的碰撞威胁,引入阻塞因子以解决无人机之间的空间协同问题;其次,利用可变协同航程同步各无人机的航行时间,解决无人机之间的时间协同问题;最后,在满足时空协同要求的前提下,为无人机编队选择总体航行代价最小的优化航路.仿真实验结果验证了复杂环境下所提方法的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的改进装配序列规划方法

机械产品的装配序列直接影响到产品质量和成本,装配序列规划是产品设计的重要内容.为快速实现产品装配序列规划,根据零部件间的装配优先关系,提出了一种改进的装配序列规划方法,并基于蚁群算法予以实现.该方法充分考虑装配过程中的几何约束关系,并引入稳定性、装配经验等因素的影响,以稳定性、装配经验、装配工具和方向的改变次数为影响因子构建优化目标评价体系,使所得解更具有实际指导意义.在求解过程中,根据几何约束关系运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,提高了搜索效率;考虑稳定性因素的影响改进了蚁群的状态转移规则,同时引入局部-全局信息素更新规则,保证了蚁群获得最优或近优解.最后,通过实例研究验证了算法的可行性和高效性.     

一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三维航迹规划

传统的标准蚂蚁算法及A*算法求解无人机多目标三维航迹规划存在需设置导航节点及构建VORONOI图等缺陷,针对这一问题,提出了一种改进的蚂蚁算法.该算法将导引因子引入到状态转移策略中,减少了蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁形成有效航迹,解决了将该算法应用于航迹规划的两个构造难题,即航迹节点不固定和局部搜索难以到达目标节点这两个难题.将雷达、导弹、高炮及大气威胁模型的最大作用距离和有效作用距离等约束条件引入代价函数及启发因子计算中,解决了航迹规划多约束求解困难等问题.仿真结果表明,该算法构造合理,蚂蚁算法无需导航节点及VORONOI图便可自主寻找到目标节点,且收敛速度满足航迹规划要求,生成的航迹代价较小.     

多重威胁下的无人机自主避障航迹规划

无人机作为一种新兴的无人作战力量和不可或缺的民用设备,现已渐渐融入到国家安全和社会发展中的各个方面,航迹规划是保障无人机顺利完成既定任务的核心环节.为解决规划空间存在诸多静态和动态威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域的无人机自主避障航迹规划方法.首先将航迹规划模型构建为单目标函数优化问题,根据无人机简化运动学模型和约束条件,采用滚动优化策略生成最优航迹序列;然后对最优航迹序列之间的航迹再一次采用滚动优化策略产生子序列,综合考虑威胁和飞行约束,利用负梯度下降法搜索航路点,采用遗传算法对子序列进行规划;最后经反复滚动迭代优化可得近似全局最优航迹,同时利用贝塞尔曲线对航迹进行处理,使其表征实际的飞行航迹.实验仿真结果表明:验证了模型的合理性和方法的有效性;具有良好的威胁规避能力并能规划出一条光滑航迹;与全局规划方法相比,该方法减少了收敛时间,实时性更强,能够快速、鲁棒地收敛到近似全局最优解.     

Global optimal path planning for mobile robot based on improved Dijkstra algorithm and ant system algorithm

A novel method of global optimal path planning for mobile robot was proposed based on the improved Dijkstra algorithm and ant system algorithm. This method includes three steps： the first step is adopting the MAK-LINK graph theory to establish the free space model of the mobile robot, the second step is adopting the improved Dijkstra algorithm to find out a sub-optimal collision-free path, and the third step is using the ant system algorithm to adjust and optimize the location of the sub-optimal path so as to generate the global optimal path for the mobile robot. The computer simulation experiment was carried out and the results show that this method is correct and effective. The comparison of the results confirms that the proposed method is better than the hybrid genetic algorithm in the global optimal path planning.     

Global path planning approach based on ant colony optimization algorithm

Ant colony optimization （ACO） algorithm was modified to optimize the global path. In order to simulate the real ant colonies, according to the foraging behavior of ant colonies and the characteristic of food, conceptions of neighboring area and smell area were presented. The former can ensure the diversity of paths and the latter ensures that each ant can reach the goal. Then the whole path was divided into three parts and ACO was used to search the second part path. When the three parts pathes were adjusted, the final path was found. The valid path and invalid path were defined to ensure the path valid. Finally, the strategies of the pheromone search were applied to search the optimum path. However, when only the pheromone was used to search the optimum path, ACO converges easily. In order to avoid this premature convergence, combining pheromone search and random search, a hybrid ant colony algorithm（HACO） was used to find the optimum path. The comparison between ACO and HACO shows that HACO can be used to find the shortest path.     

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization, IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search, LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.     

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.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰,以及传统蚁群算法(ACA)易出现的早熟、陷入局部最优等问题,提出一种改进ACA以用于路径规划.首先,在ACA中融入遗传算子,利用交叉与变异操作来扩大解的搜索空间,提升解的全局性.然后,引入简化与平滑操作优化算子,对所寻路径做进一步处理,消除路径中不必要的尖峰,提高其平滑性.栅格环境下的机器人路径规划仿真结果表明,与A*以及传统ACA相比,所提算法能够得到更为平滑的最短路径.     

基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.     

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.