改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点;与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明:提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题;实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。     

B样条曲线融合蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题,提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对初始信息素进行非均匀分布,使路径搜索更倾向于起点和目标点的连线附近;把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数,同时引入动态调节因子,促使启发函数在迭代前期起主导作用,而后期则加强信息素引导;引入伪随机转移策略,以减少路径选择的盲目性,加快找到最短路径;动态调整挥发系数,使得前期挥发系数大,后期较小,从而避免算法陷入早熟;在最优解的基础上,引入B样条曲线平滑策略,以进一步优化最优解,使得到的路径更短且更加平滑。对改进算法的主要参数进行敏感性分析,并对该算法的各改进环节的可行性与有效性进行了实验,而且在20×20和50×50环境下与传统蚁群算法及其他改进蚁群算法进行仿真对比,实验结果验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

基于自适应阈值蚁群算法的路径规划算法

为了克服传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高环境适应能力和收敛速度,提出了一种基于自适应阈值的蚁群算法．在优化过程早期,通过阈值对蚂蚁寻优过程进行干预避免其陷入局部最优解．随着迭代次数的增加,阈值对蚂蚁寻优过程的影响不断减小,直至完全由信息素和启发信息来指导蚂蚁寻优．仿真实验验证了优化算法的可行性和有效性．与现有蚁群算法进行比较,实验结果表明：在不同的环境下,文中提出的算法都能快速的规划出一条较优的路径,并且收敛速度和环境适应能力令人满意．     

自适应概率选择模型的改进蚁群算法研究

传统的蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些缺陷,提出一种基于自适应概率选择模型的改进蚁群算法。最后,在Matlab2016a仿真软件中构建两种地图环境,对两种算法在不同环境下的适应性和寻优能力进行仿真实验。结果表明,改进的蚁群算法的体现了更好的收敛性,在复杂环境下的最优路径和寻优时间更短。     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合，可抑制蚁群算法早熟收敛问题，并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集，提高其求解质量和效率；引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。     

优化蚁群算法在反舰导弹航路规划中的应用

应用基本蚁群算法解决反舰导弹航路规划问题,会有收敛速度慢、计算时间长、易于过早陷入局部最优等缺点。针对该问题,引入轮盘式选择策略、精英策略以及路径优化策略对传统蚁群算法进行优化,并将优化算法应用于反舰导弹航路规划中;同时通过对反舰导弹的可行航向进行限定,缩小了航路规划的最大搜索范围。仿真实验表明,基于优化蚁群算法的反舰导弹航路规划不仅缩短了最优航路长度,而且提高了最优航路搜索过程的收敛速度。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域,提高该区域内初始信息素浓度,避免算法初期盲目搜素;利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径信息素,增强局部搜索能力,加快收敛速度;对全局路径进行寻优,更新全局最优路径信息素。在信息素更新公式中引入信息素增强因子,加强最优路径信息素含量,应用反向学习优化信息素,改进状态选择概率,提高算法寻优能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高了收敛速度,同时寻优能力更强。     

基于改进蚁群优化算法的养殖场机器人路径规划

养殖场巡视机器人路径规划是实现规模化养殖场智能监控的关键所在,针对机器人巡视过程中寻找最优充电路线的问题,提出一种改进的蚁群优化算法IACO。利用工作环境的全局信息建立目标吸引函数,提高蚁群选择最佳路径到达目标点的概率,缩短了算法的迭代时间。通过加入额外的信息素更新项和改进信息素挥发系数增强算法的全局搜索能力,避免算法搜索后期出现过早收敛而陷入局部最优。在简单和复杂环境中的仿真实验结果表明,与经典蚁群优化算法相比,该算法具有更快的收敛速度和良好的稳定性,可快速收敛到最佳路径。     

基于蚁群算法及博弈论的多Agent路径规划算法

针对多Agent路径规划问题,提出了一个两阶段的路径规划算法。首先,利用改进的蚁群算法来为每个Agent规划出一条从起始点到目标点,不与环境中静态障碍物碰撞的最优路径。在蚁群算法的改进中引入反向学习方法来对蚂蚁位置进行初始化分布,提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自适应惯性权重因子来调节信息素强度Q值,使其自适应地变化,避免陷入局部最优;对信息素挥发因子ρ进行调节,提高算法的迭代速度。其次,若多Agent之间存在动态碰撞,利用博弈论构建多Agent之间的动态避障模型,并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash均衡的选择问题,确保每个Agent能够快速学习到最优Nash均衡。仿真实验结果表明改进蚁群算法与传统蚁群算法相比在搜索精度与搜索速度上有明显的提高,与Mylvaganam的多Agent动态避障算法相比,所提算法减小了路径总长度并提高了收敛速度。     

自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡，算法易陷入局部最优等问题，提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度，在栅格环境下，根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数，对初始信息素进行差异化分配；为了提高蚂蚁搜索效率，在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进；重新制定信息素更新策略，设定迭代阈值，调整信息素挥发系数和信息素浓度，使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力；采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析，验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

改进蚁群算法在AUV三维路径规划中的研究

针对自主式水下机器人海底地形环境中的三维避障最优路径问题，提出了一种适用于全局路径规划的改进蚁群算法。结合实际情况提出了一种简单有效的三维海底环境建模方案。为了改善基本蚁群算法在实际应用中的不足，根据全局信息设计了启发函数，同时采用局部和全局结合的信息素更新方式，克服算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点，提高了算法的全局寻优能力。将路径的长度和路径的光滑度同时作为评价函数，减少路径的消耗，使算法更具备实际工程意义。在大尺度海底环境下仿真验证了该算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

针对机器人路径规划问题,提出一种改进的蚁群算法.建立栅格地图模型,结合蚁群算法,设置禁忌表,同时针对死锁问题,提出丢弃陷入死锁的蚂蚁;当蚂蚁迭代次数大于60代后,通过减小信息素增强系数Q,达到提高算法收敛速度的目的.实验结果表明,改进后的算法能快速规划出最优路径,同时能避免陷入死锁和局部优化.     

改进蚁群算法在AGV路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,对传统蚁群算法进行改进并应用到AGV（Automated Guided Vehicle）路径规划上。采用栅格地图建立小车工作空间模型,利用改进的头尾搜索机制,提高并加快了算法的全局搜索能力和前期收敛速度;引入奖惩因子与信息素最大最小阈值,对每代最优路径上的信息素进行奖励,最差路径上的进行惩罚,提高全局搜索能力;引入遗传算法变异因子,使算法跳出局部最优能力加强;采用遗传算法对改进的蚁群算法进行参数优化,减少参数对算法的影响。在VS2017和MATLAB软件平台上进行算法仿真。结果表明了该算法在避免局部最优和加快收敛速度方面有很大改进。     

改进蚁群算法求解最短路径问题

针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题,对经典蚁群算法提出三方面改进。首先,在初始化信息素浓度时加入方向引导,加快初始搜索速度;其次,在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思想,避免由路径信息素衰减过程导致的最优路径信息素浓度过分减少;最后,在全局信息素更新过程中引入动态因子,使其自适应地更新较优路径信息素浓度,以提高全局搜索能力。仿真实验结果表明,该改进算法可以保证收敛速度,并提高算法搜索到最优路径的几率。     

基于改进的最大最小蚁群算法求解电力线路最佳抢修路径

电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象,适合于求解大规模问题,但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不足,提出了一种改进的最大最小蚁群算法来求解电力线路最佳抢修路径。该算法采用分段函数设置状态转移规则,结合噪声扰动方法进行局部搜索,并利用变异思想和A*算法产生邻域解。仿真实验表明,在求解电力线路最佳抢修路径时,该算法比其他改进蚁群算法具有更多的优越性,并分析了噪声扰动方法的参数对求解质量的影响。     

改进蚁群算法在路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法。根据路径性能指标建立多目标性能评估模型,对最优路径进行多指标优化;采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选,提高算法的收敛速度;当搜索路径进入不可行区域时,采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点,构造可行路径,减少死锁蚂蚁数量;若算法无法避开障碍或者进入停滞状态,则进行种群重新初始化,增加物种多样性,避免算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进后的算法收敛速度更快、收敛精度更高、稳定性更好。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。