基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
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TP242.6

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南京信息工程大学滨江学院校级项目(2019bjyng001);南京信息工程大学无锡校区研究生创新项目


Mobile robot path planning based on improved ant colony algorithm
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    摘要:

    针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.

    Abstract:

    Ant colony algorithm has slow convergence rate,low efficiency and often gets local optimal solution.We propose an adaptive way to change the amount of pheromones,which can speed up the convergence rate.We also improve the heuristic function to increase the purpose of ant colony search,as well as reduce the probability of falling into local optimal solution.Simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm,and the results show that the global optimal search ability and convergence rate are greatly improved.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李燕,季建楠,沈葭栎,苏瑞.基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2021,13(3):298-303
LI Yan, JI Jiannan, SHEN Jiali, SU Rui. Mobile robot path planning based on improved ant colony algorithm[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2021,13(3):298-303

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  • 收稿日期:2020-09-25
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  • 在线发布日期: 2021-06-25
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