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基于改进群智能算法的城市三维复杂场景多任务路径规划研究

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针对智能城市三维空间中多任务寻路问题,引入邻域精确搜索策略,对基本蚁群算法的转移概率和行走策略进行了改进,提高局部搜索能力;对蚁群进行子群划分,在满足约束条件下,求解各子群内部最优解,实现多任务路径规划.针对三维空间中寻径算法搜索效率低下问题,在蚁群算法中缩小地图范围,并将路径点插值均匀放大,提高了算法在三维空间中的收敛速度.实验结果表明,在大地图、多障碍三维城市场景下改进后的蚁群智能算法搜索能力增强,寻路成功概率提高;算法收敛速度提高,寻路时间变短.进一步与粒子群算法进行实验对比,证明本文算法更为有效和可行,有效解决了智能城市中三维复杂场景中多任务避障寻路问题。

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来源
《第六届中国计算机学会服务计算学术会议》|2015年|263-268|共6页
会议地点咸宁
作者
Zhou Jing;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
智能城市; 三维空间; 路径规划; 蚁群智能算法; 寻路成功率;

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