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移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法
引用本文:赵娟平,高宪文,符秀辉,刘金刚.移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法[J].控制理论与应用,2011,28(4):457-461.
作者姓名:赵娟平  高宪文  符秀辉  刘金刚
作者单位:1. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;沈阳化工大学,信息工程学院,辽宁,沈阳,110142
2. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
3. 沈阳化工大学,信息工程学院,辽宁,沈阳,110142;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁,沈阳,110015
4. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;沈阳兴华航空电器有限责任公司,辽宁,沈阳,110021
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60334010).
摘    要:针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.

关 键 词:移动机器人  路径规划  蚁群算法  差分演化  评价函数  混沌
收稿时间:9/1/2009 12:00:00 AM
修稿时间:6/2/2010 12:00:00 AM

Improved ant colony algorithm of path planning for mobile robot
ZHAO Juan-ping,GAO Xian-wen,FU Xiu-hui and LIU Jin-gang.Improved ant colony algorithm of path planning for mobile robot[J].Control Theory & Applications,2011,28(4):457-461.
Authors:ZHAO Juan-ping  GAO Xian-wen  FU Xiu-hui and LIU Jin-gang
Affiliation:College of Information Science and Engineering, Northeastern University; College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology,College of Information Science and Engineering, Northeastern University,College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology; Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences,College of Information Science and Engineering, Northeastern University; Shenyang Xinghua Aero-Electric Appliances Company of Limited Liability
Abstract:
Keywords:mobile robot  path planning  ant algorithms  differential evolution  evaluation function  chaos
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