改进蚁群算法在全局路径规划中的应用

本文利用一种改进的蚁群算法来解决全局路径规划问题。采用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模,通过改进蚁群算法完成全局路径规划的目的。这种改进蚁群算法主要是对蚁群算法中的参数进行改进。其针对信息强度因子和信息素挥发因子的不同作用进行相应的函数设计,来达到全局路径规划的目的。通过实验与基本蚁群算法的算法性能比较,得出该改进策略的优越性。     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

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.     

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.     

基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。结合机器人路径规划的特点,将确定性选择和蚁群算法的随机性选择相结合进行节点转移,每次循环后只对较优蚂蚁路径进行信息素更新,提高了算法收敛的速度;在寻找路径过程中蚂蚁无后继转移节点时,采用蚂蚁回退策略,增强了算法在复杂障碍物环境中寻找路径的健壮性。仿真试验表明,该算法能在障碍物较复杂的情况下迅速规划出较优的全局路径。     

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。     

基于蚁群全局优化的二层规划模型与仿真

二层规划问题通常是一个非凸问题,因此在实际工程领域对其进行求解具有极大的困难.研究了问题的本质特征,提出了一种组合设计算法模型——基于蚁群算法求解二层规划问题的全局优化策略.组合算法采用蚁群算法求解上层问题,下层的线性规划问题则采用单纯型算法完成求解.设计的组合算法思路清晰,仿真计算结果表明,该算法有着良好的全局收敛可靠性和较高的收敛速度,是目前求解此类两层线性规划问题的一种有效算法.     

基于改进的蚁群算法的物流拣选路径优化

提出了一种改进的蚁群算法来解决物流拣选路径的优化问题。通过实验室模拟环境,用Matlab7.0进行了某次拣选作业仿真,取得了最优路径。与基本蚁群算法相比,所提出的方法能更快地找到最优解。     

基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划

三维路径规划是移动机器人研究领域的核心内容之一.传统的蚁群算法应用于三维路径规划时,存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题.针对这些问题,论文对路径节点的选取方法、信息素的更新方法、启发函数的设计进行了改进,从而避免了算法陷入局部最优解,加快了算法的收敛速度.仿真实验表明改进算法在不同复杂程度的环境中都可以得到最优路径,且路径规划结果较好,这表明了算法有良好的寻优能力.     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

利用改进蚁群算法的可规避威胁源最优航线规划

针对复杂环境中飞行器航线规划问题,在基本蚁群算法的基础上,提出一种可规避威胁源的航线规划方法。通过综合分析飞行器飞行环境中的地形信息和威胁信息,考虑航线距离、时耗、能耗、全程费用和威胁规避等因素,重构航线规划目标函数,加强了对飞行器实际飞行环境的描述,从而提高了航线规划的有效性;通过增加目标节点对下一节点的影响来改进状态转移概率,促使蚂蚁向目标方向前进,以节省计算时间,提高优化效率。仿真结果显示,与基本蚁群算法相比,改进算法可以节省10%的优化时间且缩短10多次迭代次数。     

一种面向传感器网络的蚁群优化路径恢复算法

为了找到动态传感器网络中的能量有效路径,提出了一种基于蚁群优化的传感器网络路径恢复算法.设计了一种新的路径选择概率模型,使得能够找到一条从源节点到sink的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况.为了适应网络动态变化,提出了局部信息素再初始化规则,利用该规则可在网络失效节点的附近进行局部信息素再初始化,在保留大部分原有最优路径的信息的同时,还能进行局部搜寻,以寻找新的路径,从而达到快速路径恢复的目的.仿真实验表明,所提算法在寻找路径上所消耗的能量最少,节点的剩余能量最大,在网络存在失效节点的情况下能够快速恢复路径.     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最...     

基于改进蚁群算法的室内移动机器人路径规划

路径规划是机器人室内导航需要攻克的关键技术之一。蚁群算法可以有效实现机器人在室内智能移动的路径规划的目标,但是也存在着停滞和收敛精度低等各种问题,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法可以使机器人在室内智能的完成路径规划的任务,融合了确定性选择与随机性选择策略的优点,在路径转移概率中引入一个启发性的因子,可以使状态转移概率动态进行调整,从而使算法避免了陷入停滞,并对蚁群算法中的信息素更新时的策略加以改进,引入了鸟群算法中的觅食行为。算法通过仿真验证,结果表明了该算法具有较好的室内路径规划能力,实现了路径寻优和花销最短时间效果。     

基于蚁群算法的多目标优化问题研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。     

基于改进蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法．对于给定的配电网模型，该算法根据各配电网站点建立初始信息素矩阵，然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来搜索配电网布局路径，并结合改进信息素刷新的方式和在蚁群搜索过程中引入曼哈顿距离以及弹性伸缩调节因子，使蚁群以较快的速度找到当前布局上的最优路径．通过具体的算例表明，该算法比一般蚁群优化规划算法具有更高的计算效率和优秀的全局搜索能力，同时有效地克服了在求解配电网规划问题时蚁群在局部最优解上的巡回而存在的效率不高以及未成熟收敛等现象．     

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。