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题名基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划
被引量：5
- 1
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作者
吴帅
魏文红
张宇辉
叶梓菁
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机构
东莞理工学院计算机科学与技术学院
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出处
《东莞理工学院学报》
2023年第1期24-34,共11页
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基金
国家科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101301)
广东省普通高校“人工智能”重点领域专项项目(2019KZDZX1011)
东莞市社会发展科技项目(20211800904722)。
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文摘
针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足,如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多,提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型,将栅格环境划分不同区域,进行信息素差异化处理,减少蚂蚁初期搜索时间;同时基于A*搜索算法的估价函数思想改进启发函数,引入自适应启发信息因子,增强其目标导向性,提高算法收敛速度,平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明,改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。
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关键词
机器人
蚁群算法
A^(*)算法
自适应因子
非均匀信息素
路径规划
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Keywords
robot
ant colony algorithm
A^(*)algorithm
adaptive factor
non-uniform pheromone
path planning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进粒子群算法的无人机路径规划
被引量：4
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作者
叶梓菁
魏文红
李环
吴帅
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机构
东莞理工学院计算机科学与技术学院
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出处
《东莞理工学院学报》
2023年第3期18-23,共6页
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基金
国家科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101301)
广东省普通高校“人工智能”重点领域专项项目(2019KZDZX1011)
东莞市社会发展科技项目(20211800904722)。
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文摘
粒子群算法由于搜索速度快、易于实现等优点,在处理环境复杂、约束条件多的无人机路径规划中,可克服传统算法寻优能力不足、计算量大、难于规划出最优路径的缺陷。但是传统粒子群算法存在早期收敛速度较快、后期易陷入局部最优等缺点,为解决此问题,本文通过设置随机惯性权重、增加扰动粒子更新机制对粒子群算法进行改进并应用于无人机路径规划。通过仿真实验证明,本文提出的改进PSO算法在算法稳定性、路径规划效果等方面均优于传统PSO算法。
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关键词
无人机
路径规划
随机惯性权重
扰动粒子
改进粒子群算法
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Keywords
UAV
path planning
random inertia weights
perturbed particles
improved particle swarm algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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