基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

张岩岩; 侯媛彬; 李晨

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基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

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针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI ACA);蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这3个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异;为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果;仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第12期|4124-4127|共4页
作者
张岩岩; 侯媛彬; 李晨;
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作者单位

西安科技大学电气与控制工程学院;

西安 710054;

西安科技大学电气与控制工程学院;

西安 710054;

西安科技大学电气与控制工程学院;

西安 710054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用;
关键词
搬运机器人; 路径规划; 参数寻优; 蚁群算法; 人工免疫算法;

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