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改进型蚁群算法在路径规划中的研究 被引量:16

Research on improved ant colony algorithm in path planning
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摘要 为了解决蚁群算法在路径规划中初始信息素匮乏、路径搜索规划速度慢、需要更多的迭代次数才能找出近似最优解、准确性在搜索空间很大的情况下会出现无法找到最优解的问题,提出一种适用于全局路径规划的改进型蚁群算法。在规划路径初始时利用A*算法先建立每个节点间最优路径代价函数,以减少蚁群算法在路径搜索中的盲目性;引入“虚拟终点”,以减小蚁群算法的搜索空间,降低迭代次数,提高蚁群算法的效率和路径规划准确性。通过多次实验,表明改进型蚁群算法在路径搜索效率和路径规划能力上都明显提高。
作者 张丽珍 何龙 吴迪 杜战其 ZHANG Li-zhen;HE Long;WU Di;DU Zhan-qi
出处 《制造业自动化》 CSCD 2020年第2期55-59,共5页 Manufacturing Automation
基金 上海市科学技术委员会科研计划项目(16050502100)
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参考文献14

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