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粒子群和蚁群融合算法的自主清洁机器人路径
引用本文:杨惠,李峰.粒子群和蚁群融合算法的自主清洁机器人路径[J].计算机工程与应用,2009,45(32):200-202.
作者姓名:杨惠  李峰
作者单位:长沙理工大学 计算机与通信工程学院,长沙 410114
基金项目:湖南省高等学校科学研究重点项目,湖南省自然科学基金重点项目 
摘    要:为了克服粒子群算法和蚁群算法的缺陷,将改进的粒子群算法和蚁群算法进行融合,形成了PAAA算法,并将此算法应用于自主清洁机器人行为路径的仿真实验。结果表明:PAAA在求解性能上优于粒子群算法,在时间效率上优于蚁群算法。

关 键 词:粒子群算法  蚁群算法  机器人路径  
收稿时间:2009-6-3
修稿时间:2009-7-27  

Particle Swarm Optimization and Ant Colony Algorithm integration of auto-cleaning robot path
YANG Hui,LI Feng.Particle Swarm Optimization and Ant Colony Algorithm integration of auto-cleaning robot path[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(32):200-202.
Authors:YANG Hui  LI Feng
Affiliation:Computer and Communication Engineering Institute,Changsha University of Science & Technology,Changsha 410114,China
Abstract:In order to overcome the deficiencies of particle swarm optimization and ant colony algorithm,this paper integrates the improved particle swarm optimization and ant colony algorithm,formats the PAAA,this algorithm is applied to auto-cleaning robot simulation path.The results show that:PAAA superior performance in solving particle swarm optimization,in terms of time better than the ant colony algorithm efficiency.
Keywords:particle swarm optimization algorithm  ant colony algorithm  robot path
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