多步长蚁群算法的机器人路径规划研究

被引：36

作者：

曾明如

徐小勇

罗浩

徐志敏

机构：

[1] 南昌大学信息工程学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2016年 / 37卷 / 02期

关键词：

多步长; 蚁群算法; 路径规划; 机器人;

D O I：

10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2016.02.033

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP242 [机器人];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对传统蚁群算法进行机器人路径规划时具有收敛性差,易陷入局部最优等不足,提出一种多步长蚁群算法,该算法使机器人可根据其所处的环境选择步长,并找到一条长度短、行走步数少的路径.通过栅格法对机器人的工作环境进行建模,确定机器人的可选步长,改进启发信息的构成及信息素的更新方式,同时采用最大-最小蚂蚁思想来限制信息素强度防止早熟收敛现象的产生.大量的仿真结果表明改进的蚁群算法能够找到一条比传统蚁群算法路径更短,行走步数更少的路径,改进的算法更智能、高效,能够显著的提高机器人的路径规划性能.

引用

页码：366 / 369

页数：4

共 10 条

[1]

An improved genetic algorithm for searching for pollution sources.[J].Quan-min BU;Zhan-jun WANG;Xing TONG;.Water Science and Engineering.2013, 04

[2]

基于LSPI和滚动窗口的移动机器人反应式导航方法 [J].