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题名基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法
被引量：10
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作者
张子然
黄卫华
陈阳
章政
李梓远
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机构
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第21期270-277,共8页
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基金
国家自然科学基金(61773298)
冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金(MADT201603)
国家部委预研基金。
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文摘
针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。
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关键词
移动机器人
路径规划
K-MEANS聚类算法
双向搜索策略
蚁群算法
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Keywords
mobile robot
path planning
K-means clustering algorithm
bidirectional search strategy
ant colony algorithm
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于双向搜索的改进A^(*)算法路径规划研究
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作者
张俊林
贾兵
聂玲
石冬阳
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机构
重庆科技大学电子与电气工程学院
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出处
《重庆科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期89-97,共9页
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基金
重庆市科技局自然科学基金项目“基于操作行为的驾驶人疲劳特征学习方法研究”(CSTC2020JCYJ-MSXMX0927)。
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文摘
为了提高A^(*)算法的搜索效率、保证路径的最优性,提出了一种基于双向搜索的改进A^(*)算法,以正向、反向搜索的当前节点互为目标点进行双向搜索。首先,引入加权曼哈顿作为距离启发函数,动态调整代价函数的权重比,以保证算法的实时性和路径的优越性;其次,针对双向路径搜索过程中存在的局部路径最优问题,在启发函数中加入偏离最优距离作为代价因素。仿真实验结果表明,该算法的搜索效率更高、遍历节点和路径代价更少,验证了算法的有效性。
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关键词
A^(*)算法
双向搜索策略
偏离最优距离
动态加权
路径规划
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Keywords
A*algorithm
bidirectional search strategy
deviation from the optimal distance
dynamic weighting
path planning
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分类号
TM85
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名多策略蚁群算法求解诱导维修路径规划
被引量：1
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作者
饶楚锋
韩华亭
瞿珏
王崴
彭勃宇
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第10期82-86,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51405505)
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文摘
在诱导维修过程中,为了帮助维修者快速找到维修对象,提供高效安全的行走路径,需要对复杂的维修环境进行路径规划。传统的蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优。为了提高寻优效率,对基本蚁群算法进行改进。提出了对α、β的自适应调整,改变信息素增量的更新方式,以及引入双向搜索策略,有效地提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。仿真结果表明,改进的蚁群算法效率高,收敛速度快,能够为处在复杂维修环境中的维修人员提供高效的行进路线。
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关键词
诱导维修
路径规划
蚁群算法
自适应
双向搜索
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Keywords
inducing maintenance, path planning, ant colony algorithm, self-adaptation, bidirectional search strategy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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