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复杂环境路径规划的改进蚁群算法
被引:21
作者
:
周之平
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机构:
南昌航空大学信息工程学院
周之平
论文数:
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机构:
华路
机构
:
[1]
南昌航空大学信息工程学院
来源
:
计算机工程与设计
|
2011年
/ 32卷
/ 05期
关键词
:
蚁群算法;
路径规划;
距离启发因子;
模拟退火;
信息素挥发系数;
D O I
:
10.16208/j.issn1000-7024.2011.05.057
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
为了克服传统蚁群算法在路径规划中容易出现早熟收敛、陷入局部最优、算法运行慢等缺点,提高算法在路径规划中的性能,提出了改进蚁群算法的距离启发因子、权值系数动态调整的方法,并且利用模拟退火算法的思想,改进蚁群算法的信息素挥发系数。该算法通过这种改进可以避免出现早熟收敛和陷入局部最优,且可以提高算法的运行速度。利用改进的蚁群算法进行路径规划仿真,仿真结果表明,该算法是一种有效的路径规划算法。
引用
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页数:4
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基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划
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章小兵
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赵光兴
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太原科技大学计算机科学与技术学院
张晓婧
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高慧敏
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高慧敏
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基于蚁群算法的无人机航路规划
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白俊强
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柳长安
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基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划附视频
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复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划
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罗熊
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易晟
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中南大学信息科学与工程学院
易晟
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张航
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中南大学信息科学与工程学院
张航
;
不详
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中南大学信息科学与工程学院
不详
.
控制与决策 ,
2004,
(02)
:166
-170
[10]
蚁群优化.[M].(意)多里戈(Dorigo; M. ),(德)施蒂茨勒(Stutzle; T. )著.清华大学出版社.2007,
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基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划
[J].
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安徽工业大学学报(自然科学版),
2009,
26
(01)
:77
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[2]
凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法
[J].
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机构:
孙纯哲
;
林巨广
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机构:
合肥工业大学机械与汽车工程学院
合肥工业大学机械与汽车工程学院
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;
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机构:
楼赣菲
;
论文数:
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王淑旺
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农业机械学报,
2008,
(07)
:149
-153
[3]
基于模拟退火的蚁群算法求解Job-Shop问题
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张晓婧
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机构:
太原科技大学计算机科学与技术学院
张晓婧
;
高慧敏
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机构:
太原科技大学计算机科学与技术学院
高慧敏
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带精英策略和视觉探测蚁群算法的机器人路径规划
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一种自适应最大最小蚁群算法
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机构:
苏畅
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带有侦察子群的蚁群系统
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北京科技大学高效轧制国家工程研究中心
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基于蚁群算法的无人机航路规划
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西北工业大学航空学院
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柳长安
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飞行力学,
2005,
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[8]
基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划附视频
[J].
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叶文
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海军航空工程学院军械工程系
范洪达
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飞行力学,
2004,
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[9]
复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划
[J].
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中南大学信息科学与工程学院
樊晓平
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罗熊
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罗熊
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易晟
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张航
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中南大学信息科学与工程学院
不详
.
控制与决策 ,
2004,
(02)
:166
-170
[10]
蚁群优化.[M].(意)多里戈(Dorigo; M. ),(德)施蒂茨勒(Stutzle; T. )著.清华大学出版社.2007,
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