| 基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法 |
| |
| 引用本文： | 马康康,王雷,李东东,蔡劲草,苏学满.基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法[J].南京航空航天大学学报,2023,55(1):100-107. |
| |
| 作者姓名： | 马康康 王雷 李东东 蔡劲草 苏学满 |
| |
| 作者单位： | 安徽工程大学机械工程学院， 芜湖 241000 |
| |
| 基金项目： | 安徽省高校优秀拔尖人才培育项目（gxbjZD2022023）；安徽省高校自然科学研究重点项目（2022AH050978， KJ2019A0147）；芜湖市科技计划项目（2022jc26）；安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放研究基金（JCKJ2021A06）；安徽工程大学-鸠江区产业协同创新专项基金（2022cyxtb6，2022cyxtb4）；安徽工程大学科研基金（2022YQQ002，Xjky2020001）。 |
| |
| 摘 要： | 针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题，提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离，对初始信息素不平均分配，使其呈正态分布，降低算法搜索初期的盲目性，加快最优解的搜索；其次改进挥发因子，采用双挥发因子原则，控制信息素的挥发，既降低局部最优的可能，又能加快收敛速度；对冗余路径作进一步优化处理，使得路径更优。仿真结果表明，本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快，收敛性更稳定。
|
| 关 键 词： | 机器人路径规划 蚁群改进算法 信息素差异分布策略 双挥发因子 |
| 收稿时间： | 2021/11/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/3/6 0:00:00 |
An Improved Ant Colony Algorithm for Path Planning Based on Pheromone Differential Distribution Strategy |
| |
| MA Kangkang,WANG Lei,LI Dongdong,CAI Jincao,SU Xueman.An Improved Ant Colony Algorithm for Path Planning Based on Pheromone Differential Distribution Strategy[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2023,55(1):100-107. |
| |
| Authors: | MA Kangkang WANG Lei LI Dongdong CAI Jincao SU Xueman |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | mobile robot path planning improved ant colony optimization pheromone difference distribution strategy double volatilization factor |
|
| 点击此处可从《南京航空航天大学学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《南京航空航天大学学报》下载免费的PDF全文 |
