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％.     

多因素改进势场蚁群算法的路径规划

针对路径规划算法中蚁群算法对目标点盲目性较大且无法应对多路况等问题,提出了一种多因素改进势场蚁群算法.首先,算法引入人工势场法重新构造路径长度启发函数并加入势场力递减系数,从而解决蚁群算法迭代时间长且易陷入局部最优解的问题;然后,综合考虑了势场路径长度因子,路径平缓性因子以及平滑性因子,构建新的多因子启发式函数,以适应复杂多变的路面环境;最后,运用动态切点法对路径进行平滑处理,提高路径整体质量.仿真实验表明,该算法在复杂颠簸路面情况下具有较好的适应力,能够有效解决机器人路径规划问题.     

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Mat-lab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

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。     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

基于参数组合优化的救援机器人蚁群算法研究

救援机器人可以在灾害发生后,协助工作人员立即进行勘察援助,其进行全局路径规划的能力是影响机器救援性能的关键技术之一。蚁群算法对于全局路径规划问题具有随机搜索能力强的特点,但其参数的选择对于最终性能有直接的影响,针对此问题提出了运用单因素法对蚁群算法中的信息素启发因子α和距离启发因子β、信息素挥发系数ρ、信息素强度Q,蚂蚁数目和救援点数目分别进行独立分析研究,通过仿真实验统计算法性能中距离和迭代次数的相关数据,进而确定出最优化参数组合。结果表明,确定最优参数组合后路径规划正确和高效,为该算法参数的相关研究提供有利支撑。     

基于人工势场环境模型的布局定位设计优化方法

为了获得布局性能最优的设计方案,提出以人工势场方法为基础的布局定位模型表示方法.通过建立不同影响因素下的引力势场和斥力势场以及总势场叠加模型,把布局定位问题转化为在人工势场中搜索势能极值位置问题.采用栅格模型对布局空间的环境信息进行描述,得到布局环境状态数字势场模型.提出一种基于改进连续蚁群算法的布局定位算法,进行布局定位方案求解.通过对几种算法求得的布局设计方案对比分析,验证了所提出的人工布局势场模型构建以及优化算法的有效性.     

改进蚁群算法在动态交通分配中的应用研究

将蚁群算法用于交通分配中最优路径求解,考虑到实际路网中路段的通行时间受到交通量的影响,提出了一种改进的蚁群算法.算法对基本蚁群算法的信息素更新方程和启发信息进行适当改进,即用车辆在路段的行驶时间代替路段长度对信息素进行更新,并在启发信息中引入新的参数以加强搜索方向性.将改进后的蚁群算法结合增量分配法进行应用.用一个算例对算法的有效性进行验证.     

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整、增加最优路径上信息素的规则,并通过改进能见度启发因子,得到改进型蚁群算法.仿真实验证明,改进后的蚁群算法具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足路径质量约束的最优路径.