改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

改进蚁群算法在机器人水下作业路径规划中的应用

利用改进的蚁群算法对机器人水下作业进行路径规划,找出能耗最低路径,提高机器人续航能力;将蚁群算法中信息素的更新改进为用能量表示,使转移概率受能量、距离双重影响。通过matlab仿真建立障碍地图和路径规划平台,利用改进蚁群算法找到能耗最低路径,和传统以最短路径为最优解的蚁群算法相比,仿真实验求得的能耗最低路径,虽距离长但能耗低,更符合路径规划的最终目的。     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

对已栅格化的机器人运动空间中的障碍物预处理,在蚁群算法原理的基础上,改进了伪随机比例规则,使蚂蚁的下一节点选择更加倾向于目标点,提高了蚂蚁的搜索效率。引入最优一最差蚂蚁思想来更新全局信息素轨迹的强度,增强搜索过程的指导性。为了防止早熟收敛现象的发生,采用最大一最小蚂蚁思想来限制信息素的强度。仿真研究表明：该算法具有高适用性和灵活性,对解决静态路径规划问题是可行的,有效的。     

蚁群算法在城市交通系统中的应用

根据城市交通的实际情况,介绍了用蚁群算法求解城市交通行驶中车辆最优路径的方法,帮助车辆找到最优路径,从而选择车流量较少的路径行驶。     

自适应蚁群算法在空间机器人路径规划中的应用

为了弥补传统路径规划方法缺乏足够鲁棒性的问题,采用自适应蚁群算法实现了空间机器人路径规划.针对传统蚁群算法在计算初期出现停滞的现象,修改了信息激素物质的更新方法.自适应蚁群算法根据学习次数和与最近障碍物的距离来调节信息激素物质.仿真结果表明,该算法在采用较少蚂蚁的情况下,与一般蚁群算法相比,能够快速找到理想路径.     

增强蚁群算法的机器人最优路径规划

为解决复杂环境中机器人最优路径规划问题,本文结合增强学习和人工势场法的原理,提出一种基于增强势场优化的机器人路径规划方法,引入增强学习思想对人工势场法进行自适应路径规划.再把该规划结果作为先验知识,对蚁群算法进行初始化,提高了蚁群算法的优化效率,同时克服了传统人工势场法的局部极小问题.仿真实验结果表明,该方法在复杂环境中,对机器人的路径规划效果令人满意.     

改进多步长蚁群算法移动机器人路径规划研究

为改善传统蚁群算法在路径规划中存在的规划路径实用性差、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进多步长蚁群算法.改进算法以移动机器人视野域内所有可直达节点作为下一步可选节点集,采用多步长移动方式以任意方向任意步长寻找下一节点,提高算法寻优效率和路径规划多样性;节点之间初始信息素依各节点与当前节点和目标节点连线的距离采取不均匀分布,降低蚁群在算法初期搜索的盲目性;通过路径长度增大优质路径与劣质路径的信息素更新差距,改进启发函数,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进算法规划路径具有长度短、路径平滑度高、步数少的优点,更符合移动机器人实际使用需求,收敛速度明显加快,路径规划效果提升显著.     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法

目前路径优化方法忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本,导致惩罚成本过高,无法得到最优配送路径,因此,提出基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法.结合遗传算法完成对蚁群算法的改进,对物流配送车辆路径问题进行建模,得到路径规划问题的目标函数,并根据配送过程的实际情况和具体要求设定目标函数的约定条件,计算固定成本和变动成本...     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

基于蚁群算法的三维路径规划大多存在规划速度慢、准确度不高等问题,提出了一种基于改进启发函数和自适应修正挥发系数的蚁群算法,设计了一种新的启发函数,提高了三维路径规划的准确度;提出自适应调整挥发系数,避免搜索陷入局部最优,同时加快了算法收敛速度。最后进行了仿真实验,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于高程—四叉树模型和改进蚁群算法的路径规划

基于蚁群算法的无人车大区域路径规划方法大多存在速度慢、环境适应能力差等问题,构造了一种高程-四叉树模型,在完整记录区域信息的基础上对信息量进行有效压缩;设计了一种新的寻优启发函数,提高了路径规划的准确度;通过自适应调整挥发系数,避免搜索陷入局部最优.仿真实验结果表明,相比于传统蚁群算法,文章方法得出的最优路径更加准确,且算法复杂度低,收敛速度快.     

蚁群算法在路径规划中的应用

随着科技的不断发展,移动机器人的路径规划作为机器人学科的一项重要分支,被学者们进行广泛的研究.蚁群算法是前人观察现实中蚂蚁觅食产生的一种仿生优化算法.大量的实验表明,蚁群算法的搜索能力、正反馈、鲁棒性及易与其他算法结合的优点在路径规划中被广泛应用.但蚁群算法在应用中也存在一些缺陷.首先介绍了目前路径规划的一些主要方法和蚁群算法的基本原理;然后针对蚁群算法在路径规划中存在的缺陷,总结了当前的一些改进措施;最后提出了蚁群算法未来的研究发展方向.     

基于改进蚁群算法的智能车路径优化

用于自动泊车领域的AGV小车载质量大,对移动轨迹的平滑性与行走距离有更高要求。针对传统蚁群算法易死锁、囤余节点多与转向幅度不可控等问题,提出了一种改进蚁群算法。首先,在算法正式开始迭代前使用地图补偿函数对地图进行优化,降低死锁概率;其次,在对地图优化处理后,对地图进行了信息素浓度初始化,加快了算法收敛速度;最后,通过调整路径生成逻辑,实现算法自适应调整步长,提高了路径的平滑性,减少转向摆动。仿真结果表明：改进后的算法死锁现象减少,收敛速度更快,所生成的路径转向平滑,囤余节点数与总路径长度降低。     

动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划

提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.     

自适应避障蚁群算法的移动机器人路径规划

传统蚁群算法在解决机器人路径规划的问题上存在收敛慢,容易收敛于次优路径的不足.针对以上不足,研究在状态转移概率、信息素更新方面进行改进.在状态转移概率上引入了一个避障函数因子,减小蚂蚁进入地图陷阱的概率,从而有效减少陷入死锁的蚂蚁数量,加快收敛速度.在信息素方面,加入了随迭代次数变化的信息素挥发因子,增加算法进行全局搜索的可能性,避免算法陷入局部最优.设计三种栅格障碍图对两种算法进行仿真,结果对比均表明,经过改进得到的AOA蚁群算法的初次收敛次数更少,迭代速度大大增强,并且最终规划得到的最小路径长度均比原算法小,与其他的改进算法相比,在找到最优路径的同时,其初次迭代的收敛次数也大大降低.     

基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划

针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要,提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。该算法采用基于加权排序的信息素更新规则,扩大各优劣蚂蚁的差异,提高了算法收敛速度,并采用了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法,在确保收敛速度的同时使算法具有全局寻优,解决了基本蚁群算法容易过早陷入局部最优缺点;在此基础上,引入蚂蚁子群间多约束条件下的协同进化策略,解决了多批次协同三维航迹规划。仿真结果表明:改进的蚁群算法在运算效率和收敛性上明显优于基本蚁群算法,多批次协同航迹规划能有效提高无人机的作战效能。     

基于改进蚁群算法的航路规划优化方法

航路规划优化是作战任务规划和作战筹划的重要内容之一，也是军事运筹研究的热点问题。在对兵力航路规划优化问题分析的基础上，提出了基于改进蚁群算法的兵力航路规划优化方法。仿真结果表明，改进蚁群算法有效快速收敛到较满意的结果，可以为兵力航路规划优化问题的深入研究提供一定的借鉴和参考。