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柑橘采摘最优路径

为了提高柑橘采摘效率,对柑橘采摘的最优路径进行研究.将柑橘采摘的路径规划抽象为旅行商问题的解集,建立柑橘果实点3维模型.在蚁群算法的基础上,引入随时间改变的自适应信息素浓度更新机制,提出改进的蚁群算法.仿真实验结果表明:改进蚁群算法的路径长度比蚁群算法的路径长度短;改进算法采用蚁周模型进行路径规划时有较高的效率.     

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．     

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.     

基于蚁群算法的滑移预测路径规划研究

月球车是搭载探测任务的可移动多功能机器人.月球车在实际地形行驶中,从起点到目标点之间除了选择最优路径,还应该将地形、障碍物等影响因素考虑进去.地形的主要影响因素是陡坡方向和陡坡坡度,其他因素归类为滑移,这些在很大程度上增加了路径规划的长度和时间复杂度,更影响了其安全性.而传统蚁群算法只是单纯地寻求路径规划中的最优解,存在收敛速度慢、时间复杂度高、寻优能力不平衡等问题,且没有考虑滑移、地形等因素,应用在月球车预测路径规划问题中极易陷入局部最优解.提出了基于三维栅格地形环境下融合坡度、坡向的滑移预测改进蚁群算法路径规划;通过设置相同的信息素启发因子和信息素挥发系数,改变滑移预测地形参数,得到了基于滑移预测的综合代价函数,改进了传统蚁群算法;分析了基于滑移预测的综合代价函数对改进蚁群算法路径长度、收敛速度、时间复杂度和迭代次数的影响.最后利用实验仿真数据结果验证了本文改进后的蚁群算法在滑移预测路径规划问题中有更高的有效性.     

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。     

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。     

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。     

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.     

采用能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化

针对传统路径优化算法中"距离最短能耗非最低"的问题,提出了一种基于能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化算法。该算法通过对水下机器人进行水动力学分析,建立了水下机器人移动过程中的受力模型;得到了机器人移动路径的能耗计算公式;提出了能耗最优的改进蚁群算法,采用路径能耗的倒数作为路径信息素值,实现了能耗指导蚁群进化的目的。实验结果表明:该算法规划的路径长433.51m,水下机器人能耗12 235.17J,算法寻优迭代次数22次;传统距离最优算法规划的路径长393.56m,水下机器春能耗12 864.99J,算法寻优迭代次数33次。该算法规划的路径距离虽比传统算法长10%,但是能耗却降低了5%,收敛速度明显比传统算法快,对降低水下机器人能耗、提高续航能力有一定的优势。     

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.     

求解TSP问题的萤火虫参数优化的改进蚁群算法

针对蚁群算法参数难以确定、易停滞等问题,提出了一种求解TSP问题的改进蚁群算法。引入萤火虫算法,利用萤火虫算法对蚁群算法的参数进行优化;同时采用了全局异步和精英策略相结合的信息素更新方式来减少时间开销。为了提高寻优结果,运用3-opt算子作为局部优化方法来改进当前进化所得到的最优解,缩短了路径长度,加快算法收敛速度。最后,通过tsplib标准基准函数中的实例进行计算机仿真实验,结果表明本文算法是有效的,与参考文献中其他算法比较,本文所需的蚂蚁数较少,寻优效率较高。     

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.     

基于改进蚁群算法的移动机器人火灾救援路径规划方法

为了解决在火灾救援中考虑多因素的移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的救援路径规划方法.通过改进全局信息素更新策略,考虑影响移动机器人到达待救援点时间的路径长度、转弯次数、坡度大小等主要因素,并根据多因素综合指标来分配各路径上的信息素量,指引蚂蚁走向最优路径.通过仿真算例并与同类方法对比,结果表明,该方法在考虑多因素后性能有较大提升,具有较好的全局搜索能力和收敛速度,可提高移动机器人在火灾救援中的效率.     

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。     

基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划

针对战斗搜救任务场景中,空中搜索救援等待区至跳伞区之间的往返路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划方法。首先,针对基本蚁群算法易出现局部极值及收敛速度慢等缺点,对启发函数、状态转移策略、信息素更新策略进行了改进。然后,针对单起点多目标点的路径规划问题,提出了设置分航点以生成共用航段的搜索救援通道规划方法,并以总路径长度表征任务准备负荷量与分别规划航路进行对比。实验结果表明,在本文测试环境下,改进蚁群算法规划的路径长度分别缩减15.4%和14.2%,搜索救援通道的任务准备负荷量减少25.4%。所提出的搜索救援通道规划方法有一定的理论和应用价值。     

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％.