基于改进蚁群算法的消防机器人路径规划

王宏北; 黄民; 黄小龙; 郎需强

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基于改进蚁群算法的消防机器人路径规划

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针对地形复杂、地貌特征易改变和不具有先验性的火场中消防机器人的路径规划,在经典蚁群算法的基础上,提出了一种自适应改进蚁群算法来解决经典蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解和效率低等问题.算法对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优值、平均值和最差值,构成自适应算子,并将自适应算子引入信息素的更新中.Matlab仿真实验表明,自适应改进蚁群算法得到最优路径的概率能达到90％,明显优于其他对比算法,同时也具有较快的收敛速度.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第4期|82-87|共6页
作者
王宏北; 黄民; 黄小龙; 郎需强;
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作者单位

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

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正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
消防机器人; 路径规划; 蚁群算法; 自适应算子;

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