基于A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

蚁群算法与免疫算法的混合算法

蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能.     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

基于遗传算法和蚁群算法的多重序列比对

多重序列比对问题是复杂性较高的困难问题.基于蚁群算法的多重序列比对方法能够在合理的时间内找到得分接近参考比对的多序列比对解.但是,随着序列的加长,蚁群算法对于长序列的比对效果并不是很理想.本文提出一种基于遗传算法和蚁群算法的多重序列比对方法.该方法利用遗传算法对长序列分段,利用蚁群算法对分段后的序列进行求解,然后直接将各段的结果进行拼接即可.     

基于蚁群算法的多机器人环境探索

针对多机器人的环境探索问题,采用了蚁群算法,解决了多机器人的目标分配与环境区域覆盖。通过对蚁群算法和等待拍卖算法在两种不同环境模型的覆盖率的比较,表明了蚁群算法在相同覆盖率的情况下运行次数较少。     

蚁群算法中参数设置的研究

蚁群算法是一种新的随机优化算法,它利用人工蚂蚁在其途经路上释放信息素寻优,体现了正反馈、分布式、多anent协同性和并行性等特点,蚁群算法中的各参数对计算结果有很大影响.介绍了蚁群算法原理和模型(以TSP问题为例),对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则,有利于蚁群算法在优化问题中的应用.     

基于终距指数的机器人路径规划方法研究

传统蚁群算法在生成信息素浓度时，由于算法生成的路径可能存在冗余成分，信息素浓度可能无法正确反应路径各节点的优劣，蚂蚁无法根据信息素浓度来迅速找出最优路径，导致算法寻优缓慢.基于传统蚁群算法思想，提出了一种新改进蚁群算法，即通过引入终距指数这一概念，取代信息素浓度的标记功能，蚂蚁可以依赖该指数进行决策选择优良节点.以20×20的栅格环境地图对改进蚁群算法进行案例仿真，实验结果表明，传统蚁群算法及其他改进蚁群算法分别需要43代及34代才能收敛到最优值，而利用改进蚁群算法仅需要进化3代即可收敛到最优解；为了进一步验证改进蚁群算法的优越性，在对更为复杂的30×30栅格模型仿真，利用传统蚁群算法与其他改进蚁群算法的收敛代数分别为52代与28代，而利用新改进蚁群算法的收敛代数仅为4代；另外，为了进一步验证改进算法的稳定性，对30×30环境模型进行连续运行30次仿真，所需平均收敛代数仅为4.97代.     

最短路的蚁群算法收敛性分析

蚁群算法最初出发点是模拟蚂蚁觅食,蚂蚁可以利用局部信息素的变化找到从蚁穴到食物的最短路。对求解最短路问题的蚁群算法的收敛性进行了探索性分析,定理给出了寻找最短路的蚁群算法收敛的充分条件,并通过一个数值例子验证了该结果。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类

基于蚁t群算法的FCM聚类算法,利用蚁群算法能够得到局部极值的能力,对初始化非常敏感的初始值聚类教和模糊中心点处理.并对基本蚁群算法模型稍加修改,将其应用于模糊聚粪问题.     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效性,分别在不同环境的2维栅格地图中进行仿真.仿真结果表明,相比改进前的蚁群算法,改进后的蚁群算法在路径规划中收敛速度更快,规划效率更高.将基于势场导向的对数蚁群算法应用于Hokuyo激光建图的实际机器人上进行路径规划实验.实验结果表明,改进后的蚁群算法路径搜索效率较改进前提高了约52％.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验,结果表明,改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。     

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,...     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

蚁群-遗传融合的文本聚类算法

针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通过多次迭代找出最优的参数组合,并将其应用到文本聚类问题上.经与经典的k均值聚类算法、基本的蚁群聚类算法的仿真比较,结果表明所提出算法的聚类效果更好,在3个测试集上的F度量值要比k均值聚类算法分别提高5.69%、48.60%、69.60%,所以更适合于处理较大规模的数据集.     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。