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工业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机械臂路径规划中存在的问题，如路径过长、收敛速度慢等，文章提出一种改进的蚁群算法。首先将蚁群分为外层蚁群和内层蚁群，分别设计不同的启发函数来提高搜索效率，并引入安全因子提高机械臂运动过程的安全性，利用外层蚁群初始化信息素，引导内层蚁群进行全局寻优；为了加强优质种群的寻优能力，在信息素更新原则中引入狼群的猎物分配机制，同时改善部分路径信息素浓度，防止算法陷入局部最优；得到的机械臂末端有效路径再经过机械臂逆运动学运算和碰撞检测，转化为一条机械臂最优位姿路径。仿真实验表明该算法能为机械臂在不同环境中规划出一条符合运动要求的避障路径。     

基于粒子群-蚁群融合算法的移动机器人路径优化规划

基于TSP问题,提出了一种基于粒子群-蚁群算法相互融合的综合优化算法对移动机器人路径规划问题进行研究。通过粒子群算法对全局路径实施粗略搜索,获得部分次优解,在获得次优解的路径上进行信息素分布,再采用蚁群算法进行精确搜索,得到路径规划的最优解。实验结果表明:粒子群-蚁群融合优化算法在路径寻优上优于蚁群算法及粒子群算法。     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

改进的求解整数规划的蚁群算法

针对传统蚁群算法在求解整数规划时易陷入局部最优问题,通过设定信息素的修正阈值,适时对信息素进行修正,以及采取纵向和横行的搜索方式,对蚁群算法进行了改进,算例比较分析结果表明:改进后的蚁群算法能够较好地避免陷入局部最优,且执行效率提高数倍.     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。     

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。     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置,可以减少用户停电损失,提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式,给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量,并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明,该算法全局搜索能力强,搜索时间短,收敛速度快。     

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。     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

基于网络服务模式的动态路径规划蚁群算法

随着云计算、移动互联网等IT技术的发展,通过网络提供动态路径规划服务能够进一步改善人们的出行质量。网络服务模式下的动态路径规划要求系统能够同时为多用户提供最优路径。在多态蚁群算法基础上,借鉴最大最小蚂蚁系统及自然界优胜劣汰思想,考虑共享侦察蚁群得到的初始道路信息素,提出两阶段蚁群算法。实验结果表明,两阶段蚁群算法不仅在收敛速度上有所提高,且适应网络服务模式下的多用户实时导航需求。     

基于弹道下降方式的无人机风险评估与航路规划

针对无人机系统失效后对地面人员及财产安全的威胁,提出了一种基于弹道下降方式下的无人机风险评估及航路规划方法。分析了无人机失效后的下降特点及规律,采用栅格法划分空域环境,以地面不同属性构建低空空域环境风险评估模型。结合无人机飞行的风险值、路径长度和空域情况,建立了多目标、多约束的无人机飞行航路规划模型。利用改进蚁群算法进行求解：优化转移概率,避免蚂蚁陷入死区间和减少盲目搜索;对信息素的更新进行改进,调整自适应系数增强最优路径的信息素浓度,提高算法收敛速度与稳定性。相比传统蚁群算法的路径规划,运行时间缩短6.7%、最优路径风险值降低41.45%、整体性能提高18.0%。仿真结果表明：本文模型及改进算法可以在提高路径安全性的前提下,缩短规划路径生成时间且保障运行的经济性。     

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移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于改进蚁群算法的路径规划方法

针对城市道路交通中路径规划的特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法通过对交通约束的分析与转换,加强了对实际道路交通网络的描述,提高了路径规划的有效性;在引入方向启发的同时,保留了足够的初始搜索空间,提高了算法的路径规划效率.实验结果表明,该方法在规划效率与有效性上均有明显提高.