基于IACO-ABC算法的变电站巡检机器人路径规划

目前,变电站智能巡检机器人的路径规划中,各种智能算法如ACO(蚁群优化)、 ABC(人工蜂群)等应用较为广泛,但传统ACO算法存在容易陷入局部最优值、收敛速度较慢等问题。为此,在对传统ACO算法进行改进的基础上,结合ABC算法的优势,提出IACO-ABC(改进蚁群-蜂群融合)算法,将其应用到变电站巡检机器人路径规划中,以提高路径规划算法的鲁棒性,并解决算法陷入局部最优的问题。采用栅格法建立工作环境进行仿真,结果表明采用该算法能够有效解决上述问题,在复杂环境下的规划能力和鲁棒性能较好,并提高了路径质量以及算法效率。