基于动态蚁群算法的三维管路路径规划

针对蚁群算法应用于三维管路路径规划时运行时间长、搜索效率低等问题,提出一种动态蚁群算法.首先采用栅格法建立环境模型,建立了随建模空间和蚂蚁位置变化的动态启发信息;其次设置概率选择机制和动态步长机制.仿真试验结果表明,该算法有效减少了路径中直管弯头数量,管路铺设整齐,收敛速度提高,具有较强的全局寻优能力.     

增强目标启发信息蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在前期搜索盲目性大、拐点多等问题,对蚁群算法进行以下改进。首先,为了增强目标位置的启发信息,引入距离增益系数,将目标位置对下一个待选栅格节点的影响进行放大;然后引入带有权重的距离启发因子,在状态转移概率中加入距离启发转移概率,使蚂蚁大概率向目标栅格搜索;其次,采用正弦自适应动态调整信息素挥发因子,增强算法的全局搜索能力;最后通过修改路径减少路径冗余,进行路径安全性检查并重新调整路径,减少转弯的次数,从而提高路线质量。通过MATLAB仿真实验表明,改进蚁群算法转弯次数少,规划路径短且安全,搜索时间较快,提高了算法的收敛速度和寻优能力。     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

基于激光同步定位与建图的移动机器人路径寻优方法

针对未知场景下移动机器人路径寻优问题,提出一种基于改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人路径寻优方法。该方法由场景重构和路径寻优组成,利用激光雷达传感器观测特征物信息对广义卡尔曼滤波估计值更新,建立场景理解信息点云构造二维栅格地图,根据场景重构地图信息结合改进的蚁群算法进行路径优化。在复杂场景下,通过激光SLAM移动机器人实验表明,改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人在多种复杂场景路径寻优和运行消耗时间等方面取得了较好的效果。     

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。     

基于终距指数的机器人路径规划方法研究

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.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型，将栅格环境划分不同区域，进行信息素差异化处理，减少蚂蚁初期搜索时间；同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数，引入自适应启发信息因子，增强其目标导向性，提高算法收敛速度，平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

面向动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划

针对存在动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划问题,提出一种基于D*算法和动态窗口法的自主代客泊车路径规划方法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地构建自主代客泊车场景的静态环境地图,并采用Dijkstra算法实时更新动态障碍物影响的局部静态环境地图信息.随后,利用D*算法将自主代客泊车场景静态环境地图转化为静态路径场,得到...     

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...     

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A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

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．     

一种改进栅格蚁群算法的机器人路径规划

针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法,采用栅格蚁群算法规划出全局优化路径,通过信息素的存储方式的改进、距离启发信息调整和蚂蚁回退策略,从而使机器人能够安全顺利的到达目标点,实验结果表明所述方法对环境复杂程度的适应能力很强,能在较短时间内找到最佳路径.     

蚁群算法求解迷宫最优路径

提出了基于蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。设定两组蚂蚁分别分布在迷宫中距离入口、出口路径长度为尼的前沿位置,根据移动规则,相向爬行。迷宫中各位置记忆蚂蚁信息素量和至迷宫入口、出口的路径长度。蚂蚁爬行至一新位置后,根据当前位置的信息而修改周边位置至入口或出口的路径长度,从而形成一条宽度为3的路径信息带。蚁群在迷宫中爬行使得迷宫中记忆了大量的路径信息,从而容易实现两段路径的拼接,提高了蚂蚁寻找到达目的地最优路径的效率。不同规模迷宫的试验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效解法。     

蚁群算法元胞自动机模型应用

提出一种基于元胞自动机理论的蚁群算法模型.将元胞自动机和蚁群算法结合用于解决基于离散数学的移动机器人路径规划问题.试验结果显示,采用基于元胞蚂蚁的算法进行路径规划求取的状态解构型和数值解收敛都能符合应用要求,用蚁群算法元胞自动机模型求解路径规划问题是可行的.