基于终距指数的机器人路径规划方法研究 |
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引用本文: | 李东东,王雷,马康康.基于终距指数的机器人路径规划方法研究[J].云南大学学报(自然科学版),2022(3):505-514. |
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作者姓名: | 李东东 王雷 马康康 |
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作者单位: | 安徽工程大学机械工程学院 |
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摘 要: | 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.
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关 键 词: | 机器人路径规划 信息素 终距指数 改进蚁群算法 |
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