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为了克服粒子群算法和蚁群算法的缺陷,将改进的粒子群算法和蚁群算法进行融合,形成了PAAA算法,并将此算法应用于自主清洁机器人行为路径的仿真实验。结果表明:PAAA在求解性能上优于粒子群算法,在时间效率上优于蚁群算法。 相似文献
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一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法 总被引:5,自引:3,他引:5
针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题, 提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点, 采用栅格法进行环境建模, 利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布, 以减少迭代次数, 加快算法的收敛速度; 同时利用蚁群算法之间的可并行性, 采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索, 求解精度高等优点, 求精确解. 仿真实验结果证明了该方法的有效性, 是机器人路径规划的一种较好的方法. 相似文献
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栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无障碍物时,将中间节点删除,换成优化路径。根据优化信息,动态调整信息素挥发系数,提高了算法环境适应能力。仿真结果表明,相比传统蚁群算法,惯性蚁群算法能更快地找到较优路径,能有效优化路径质量。 相似文献
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针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题,提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO(Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization)。基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模;综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型;先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素;再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。实验表明,算法能有效提高初期寻径能力和全局搜索能力,减少收敛迭代次数并缩短搜索使用时间。 相似文献
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机器人路径规划一直是机器人学领域的一个非常重要的研究课题。提出了一种基于蚁群粒子群算法融合的机器人全局路径规划算法,该方法有效地结合了蚁群算法和粒子群算法的优点,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布;然后利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点,求得全局最优解。仿真实验结果证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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为提高AOI过程中图像采集的效率,将AOI路径规划问题分解为检测窗划分和CCD移动路径规划问题相结合的组合优化问题.首先使用改进的迭代自组织聚类算法划分检测窗,然后使用粒子群与蚁群混合算法优化CCD移动路径,充分发挥粒子群算法前期快速的全局收敛性能和蚁群算法的局部寻优能力,同时考虑了检测窗的可移动范围从而缩短了路径长度... 相似文献
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研究了一种全新的蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划算法。该方法首先用链接图建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用粒子群算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径。计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。 相似文献
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针对已知环境信息下的移动机器人三维空间路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素的呈现、路径点的选取以及信息素的更新规则上的改进方法。仿真结果证明了算法的低耗时和实用性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种基于微粒群优化(PSO)算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题.为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进.针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进.实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点.实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间. 相似文献
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考虑气动、轨迹、约束、指标间的耦合关系, 以多高超声速飞行器同时到达为目标建立了协同规划模型; 设计了一种自动满足终端约束的全新滑翔飞行剖面, 减少了规划算法需要处理的约束数量; 推导了滑翔段高精度解析解, 实现了过程约束和性能指标的快速求解; 提出了一种改进粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法, 借助强化学习方法构建协同需求与惯性权重间的动态映射网络, 提高了在线规划效率. 最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性. 相似文献