多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

改进蚁群优化算法求解移动机器人路径规划问题

针对蚂蚁双向并行搜索策略会丢失蚂蚁间的部分可行路径甚至最优路径的问题,该文采用栅格法建立移动机器人环境模型,提出了根据信息素判断蚂蚁是否相遇的新的蚂蚁相遇判别法。为避免算法陷入局部最优,提出了综合考虑多种因素的新的路径选择策略和全局信息素更新策略。二维环境下的仿真研究表明,只要路径客观存在,算法就能快速地规划出相应的安全路径。     

基于改进的蚁群算法求解最优路径方法

基本蚁群算法在求解时经常出现局部最优解,限制了该算法整体搜索性能。本文对此缺陷进行了改进,改进之一是引入临界值来更新信息素;改进之二是搜索最优解的方式改进为双向搜素。把改进后的算法用于求解电力故障抢修问题中的最优通路,通过实验仿真表明改进后的算法达到了预期效果。     

基于改进蚁群算法的多目标路径规划研究

传统蚁群算法因在复杂环境中容易产生死锁,导致部分蚂蚁失效,造成效率低下,迭代次数增多。为此,提出了一种利用环境信息引入环境因子来调整启发函数的方法从而降低死锁情况的发生,增加了有效蚂蚁的数量,从整体上提高了蚁群的搜索速度,扩大了搜索范围。同时,传统蚁群算法在路径规划中仅在理想地域内寻求最短路径,而多因素环境中最短路径往往并非最优解。为解决此问题通过在不同环境中对转移概率进行加权优化在追求路径最短的基础上提出多目标路径规划,丰富了蚁群算法的实用性和现实意义。最后经仿真实验对优化算法进行验证,证明了上述优化的可行性。     

基于独狼蚁群混合算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于独狼搜索机制的自适应精英蚁群混合算法.首先,在精英蚁群算法中引入了独狼视场机制并设计了自适应增强函数,用以改进精英蚁群算法搜索机制中蚁群的寻径能力.然后,为了消除混合算法中的停滞现象,引入了独狼逃跑策略并构造了一种信息素优化机制,用来提高混合算法的全局搜索能力,帮助寻径个体突破当前的路径停滞问题,避免算法陷入局部最优.最后通过仿真分析和测试,进行了针对性的对比试验,结果表明:混合算法在多种环境下的路径规划均拥有较好的收敛速度和高效的寻径能力.     

基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划

通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用蚁群算法作为机器人路径搜索的规则．将所有机器人放置于初始位置。经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径．到达目标位置．为防止机器人在路径搜索过程中没有达到最大迭代次数时路径大小已不发生变化而陷入局部最优。可通过对各路径上的信息素进行增减来使机器人路径搜索跳出当前值继续搜索．直到迭代完毕,获得最优路径．     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性.     

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.     

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。     

基于改进蚁群算法的古建筑群火灾疏散路径规划

针对古建筑群突发火灾的情况下,为了在保证人员可安全通行的条件下规划出最短疏散路径,提出了一种基于改进蚁群算法的路径搜索模型,对算法的启发函数、回退策略、信息素浓度、信息素挥发系数进行了改进。并以云南大理巍山古城内部实际地形为例建立栅格图模型,通过仿真模拟实验对改进算法的参数组取值进行测试选取,确定参数组取值后,对改进蚁群算法的可行性进行仿真模拟实验,证明改进蚁群算法提高了算法的收敛速度和全局搜索性,降低了算法陷入局部最优解的可能性。     

基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究与应用

文章对传统蚁群算法收敛较慢的问题进行了改进,参考人工势场法的思想,构建并加入了权重可调的引力概率函数作为启发因子,使新的算法在较快的收敛速度下仍能得到全局较优解;在新算法的基础上构建了移动机器人动态路径规划模型,通过计算机仿真和智能试验车的实际行走表明,即使在障碍物非常复杂的场地环境,用该算法也能迅速规划出较优的全局路径。     

规划高速公路路线的变异蚁群算法

为解决修建高速公路的智能选径问题,以基本蚁群算法为基础,修改了蚂蚁的基本属性,使种群中的部分蚂蚁在遇到障碍物时可以变异成特殊蚂蚁通过障碍物.采用位图地图表示修建高速公路区域的高山、山谷、河流和城镇等地理信息,实验证明,只要输入修建高速公路的起点和终点坐标,即可搜寻出造价最小的高速公路修建路线.     

基于蚁群算法的三维空间机器人路径规划

将蚁群算法应用于三维空间机器人路径规划问题.首先将机器人所在位置(原点)与目的点之间的空间划分成立体网格,同时定义原点与目的点之间的有效路径.蚁群从原点出发,独立地选择有效路径,最终到达目的点,从而求出从原点到目的点之间的最优路径.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较快的速度.     

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。