合肥工业大学电气与自动化工程学院
纸质出版:2022
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鲁飞, 鲁照权, 牛晨, 等. 基于改进蚁群算法的三维路径规划研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):45-49.
基于改进蚁群算法的三维路径规划研究[J]. 2022, (1): 45-49.
鲁飞, 鲁照权, 牛晨, 等. 基于改进蚁群算法的三维路径规划研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):45-49. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0045-05.
基于改进蚁群算法的三维路径规划研究[J]. 2022, (1): 45-49. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0045-05.
针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低
易陷入停滞和局部最优等问题
对蚁群算法进行了改进。首先
根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配
提高算法初期的搜索效率;其次
在启发函数中引入夹角因素
使算法对于最优路径的搜索更具有方向性
并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整
加快算法收敛速度;最后
对信息素更新规则提出改进
设定迭代阈值
对信息素挥发系数加以完善
避免算法陷入局部最优。通过栅格法对三维环境建模
仿真结果证明了改进后蚁群算法的可行性和有效性。
基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法 [J]. 刘学芳,曾国辉,刘瑾. 传感器与微系统 . 2019(10)
基于一种改进的蚁群算法的移动机器人三维路径规划研究 [J]. 王飞,江明. 安徽工程大学学报 . 2019(03)
自适应蚁群算法的移动机器人路径规划 [J]. 封声飞,雷琦,吴文烈,宋豫川. 计算机工程与应用 . 2019(17)
基于改进A*算法优化的移动机器人路径规划研究 [J]. 陈豪,李勇,罗靖迪. 自动化与仪器仪表 . 2018(12)
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改进型蚁群算法的AUV三维路径规划 [J]. 付振秋,季光,杨瑛. 舰船科学技术 . 2018(19)
参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法 [J]. 尤海龙,鲁照权. 制造业自动化 . 2018(06)
蚁群遗传融合算法在移动机器人路径规划中的应用 [J]. 于树科,瞿国庆,祁宏宇,赵开新. 火力与指挥控制 . 2017(12)
基于神经网络的机器人路径规划算法 [J]. 魏冠伟,付梦印. 计算机仿真 . 2010(07)
基于遗传算法的移动机器人路径规划 [J]. 刘天孚,程如意. 计算机工程 . 2008(17)
一种自适应蚁群算法及其仿真研究 [J]. 王颖,谢剑英. 系统仿真学报 . 2002(01)
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究 [D]. 王飞. 安徽工程大学 2019
基于改进蚁群算法的路径规划 [D]. 宁超. 哈尔滨理工大学 2019
轮式移动机器人路径规划研究 [D]. 徐梁. 西南交通大学 2018
MATLAB智能算法30个案例分析[M]. 北京航空航天大学出版社 , 郁磊, 2015
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