一种改进的蚁群路径规划算法

王天生; 张峰

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一种改进的蚁群路径规划算法

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针对传统蚁群算法在路径规划中搜索时间长,迭代速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群优化算法.首先建立了启发函数自适应调整机制,增强了算法在搜索过程中对终点的指向性;其次加入了局部最优方向引导机制,并提出了局部方向因素强度系数、局部方向因素衰减系数,以提高局部最优方向在算法初期的引导能力,降低局部方向在算法后期的影响,并构建了新的路径选择概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法在二维环境的路径规划中有较高的收敛速度.

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来源
《装备制造技术》 |2018年第3期|183-186,203|共5页
作者
王天生; 张峰;
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作者单位

上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西柳州545000;

武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
蚁群算法; 路径规划; 自适应启发函数; 转移概率;

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