轮式机器人路径规划的改进蚁群算法CSCD |
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引用本文: | 舒红,封硕,谢步庆.轮式机器人路径规划的改进蚁群算法CSCD[J].制造业自动化,2020(1):64-69. |
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作者姓名: | 舒红 封硕 谢步庆 |
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作者单位: | 1.长安大学理学院710064;2.长安大学工程机械学院710064; |
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基金项目: | 陕西省自然科学基金(2018JQ5059);省部级项目(211425180248) |
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摘 要: | 针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。
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关 键 词: | 蚁群算法 模糊集 多维信息素 轮式机器人路径规划 |
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