基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究

蚁群算法求解无人机航迹规划问题具有较大优势,针对传统蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,论文从非均匀初始化信息素,增加目标点距离和相邻航迹转角的启发信息,在概率选择状态转移策略的基础上融入确定性选择策略以及引入动态调整信息素总量的自适应信息素更新机制等四个方面改进传统蚁群算法。通过仿真实验,验证改进算法可兼顾全局搜索能力和较快的收敛速度,提高了无人机的航迹规划性能。     

基于蚁群算法的最小代价航迹规划仿真

在大比例尺地图的路径规划中,由于飞行器全局航迹规划需要计算机存储的栅格点数量巨大,存在维数爆炸问题,使得航迹解算计算量激增,因此提出1种改进的蚁群算法,将栅格由大及小进行划分,利用大栅格为飞行器选择相对平滑和离散度低的飞行地形,利用小栅格为飞行器提供相对精确的全局飞行航迹,将栅格带所有栅格的代价之和作为航迹代价,从而选出1条航迹代价最小的路径．该算法将蚁群算法的信息素更新机制更加合理地应用到航迹规划中．仿真结果表明,该方法能解决航迹维数解算问题,可以将一系列栅格点组成的路径点集合为最优解,为飞行器提供最优航迹规划路径．     

基于改进蚁群算法的直升机航迹规划仿真

提出了基于改进蚁群算法的直升机航迹规划仿真过程,直升机在执行任务的过程中,有效地利用地形以躲避雷达扫描是直升机提高其生存能力的关键手段。利用真实地形的DEM数字高程建立真实地形;根据目标与雷达的交会几何关系,推算出雷达在真实地形中扫描的盲区;并针对传统的蚁群算法缺点,提出一种改进的蚁群算法仿真飞机飞行通过雷达区域,为其选择一条安全的飞行路线,使直升机从起始点到目的点的路径最优,从而达到提高战斗效率的目的。     

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。     

一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法

在协同航迹规划过程中,针对传统蚁群算法存在的收敛速度慢、航迹易冲突等问题,结合由航迹片段构成的网络图特点,提出一种基于多蚁群的飞行器协同航迹规划算法。将蚁群算法中的人工蚁群划分为与飞行器数量相对应的蚂蚁子群,通过引入异质信息素实现子群之间的竞争,采取基准长度协同进化的方法引导子群规划出满足时间协同要求的航迹,利用迷失蚂蚁信息素更新策略加快算法收敛速度。实验结果表明,针对不同规划任务,在多种复杂规划环境中,该算法都能生成满足时间和空间约束的协同飞行航迹。与传统蚁群算法相比,该算法能够将规划速度提高2倍~3倍,所规划出的航迹具有更好的时空协同性能。     

基于多态自适应的蚁群算法研究

针对基本蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种多态自适应蚁群算法：首先引入不同种类的蚁群,每种蚁群有各自不同的信息素调节机制;其次采用自适应调整信息素挥发因子的策略,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个区间内,避免出现停滞现象。仿真结果验证了文章所提算法的可行性和有效性。     

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。     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

基于并行多种群自适应蚁群算法的聚类分析

数据聚类是数据挖掘中的一个重要课题。聚类问题可以归结为一个优化问题。蚁群算法作为一种鲁棒性很强的优化算法具有很强的全局优化能力。该文给出了一种并行多种群自适应蚁群算法。该算法采用多种群并行搜索,并在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。理论分析和仿真实验表明,该算法是非常有效的。     

自适应路由蚁群算法在导弹残骸搜索中的应用

防空导弹飞行试验后弹目残骸有着重要价值.根据残骸搜索的实际需求,把残骸落点纳入到路网中,结合自适应路由算法,改进了基本蚁群算法,解决了靶场残骸搜索的最优路径问题.蚁群算法有收敛性较差、易于过早陷入局部最优等不足,通过构建蚁群、引入信息素约束条件、调整信息素初始值、自适应改变信息素增量等技术,增强了蚁群搜索能力,改善了算法收敛速度.仿真表明该算法易于编程实现,时延小,鲁棒性强,实用性好.     

基于蚁群算法求路径规划问题的新方法及仿真

该文提出了一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法及其仿真,蚁群算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。与传统的算法相比,该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。虽然蚁群算法在时间复杂度上可能不如传统的算法,但是理论研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的模拟进化算法。最后,利用Java语言对蚁群算法和改进的Dijkstra算法进行了仿真,并进行了比较。     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.     

基于多样信息素的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。针对旅行商问题的仿真实验结果,表明了该混合算法的有效性。     

基于蚁群算法多层次动态信息提取仿真研究

研究动态信息偏好捕捉精确度问题。网络数据存在重复性信息和随机性强。针对互联网中的大量数据,而造成了有效的信息的查找速度慢等缺陷,为了能够快速的获取更多的用户比较感兴趣信息,提出了一种改进的蚁群算法用户兴趣模式获取技术。面向层次结构的信息网站,算法首先根据网站和用户兴趣所具有的层次性特征,然后采用改进的蚁群算法较高的寻优机制,利用蚂蚁的觅食周期活动,从各个层次求出相应路径的信息素浓度,并适时的实行信息素更新机制,从而得到用户对该结点的偏好函数值,再依据此值求得用户兴趣模式。仿真结果表明,提出的方法能够有效地捕捉出用户兴趣信息,捕捉精确度较高,是一种有效的方法,具有一定的推广价值。     

动态路径规划中的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。     

基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.     

基于蚁群算法的猜测符号执行的路径搜索

符号执行作为一种基本的程序分析技术,已被广泛应用于软件测试领域。研究表明,即使在现有的查询优化技术的支持下,约束求解也仍然是符号执行中最耗时的部分。猜测符号执行的思想是将多次约束求解合并成一次求解,从而减少约束求解消耗的时间。但是,猜测的成功率受猜测深度和路径搜索方向的影响,尤其是路径搜索的方向在较大程度上决定了整体猜测的成功率。因此,引导路径搜索向成功率高的方向进行,对提高猜测符号执行的整体效率至关重要。在猜测符号执行的路径搜索过程中引入蚁群算法,根据节点条件信息初次确定分支路径的权重,在多次迭代中根据分支路径的覆盖情况更新权重,通过权重决定路径搜索的方向。实验表明,该方法有效提升了猜测符号执行的效率。