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改進(jìn)蟻群算法的局部信息動(dòng)態(tài)路徑規劃
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.昆明理工大學(xué) 化學(xué)工程學(xué)院, 昆明 650500;2.昆明理工大學(xué) 國土資源工程學(xué)院, 昆明 650093)

作者簡(jiǎn)介:

趙 峰(1990-),男,河北秦皇島人,碩士研究生,主要從事智能算法方向的研究。 通訊作者:楊春曦(1976-),男,貴州松桃人,博士,教授,主要從事網(wǎng)絡(luò )控制系統,智能控制方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(61364002);云南省教育廳科學(xué)研究基金(2016YJS020)。


Local Information Dynamic Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm
Author:
Affiliation:

(1.Kunming University of Science and Technology, Faculty of Chemical Engineering, Kunming 650500, China;2.Kunming University of Science and Technology, Faculty of Land Resource Engineering, Kunming 650093, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對傳統蟻群算法收斂速度慢、對動(dòng)態(tài)路徑變化適應性低的局限性,提出了一種基于局部信息獲取策略的動(dòng)態(tài)改進(jìn)型蟻群算法。該算法利用局部信息獲取策略,進(jìn)行最優(yōu)局部目標點(diǎn)的獲取,然后調用改進(jìn)蟻群算法獲取局部區域內的最優(yōu)路徑,再重復循環(huán)獲取新的最優(yōu)局部目標點(diǎn),直到找到全局目標點(diǎn);與此同時(shí),將提出的改進(jìn)型蟻群算法應用于動(dòng)態(tài)路徑規劃中的路徑尋優(yōu)與避障,仿真結果表明:提出的算法在具有與傳統蟻群算法相當的路徑優(yōu)化效果的同時(shí),能夠有效適應障礙變化、大大提高了路徑規劃的收斂速度。

    Abstract:

    Considering the limitation of traditional ant colony algorithm's slowish convergence and bad self-adaptability to dynamic path change, a dynamic improved ant colony algorithm based on local information acquisition strategy is proposed in this paper. Firstly,The local information acquisition strategy is used to obtain the optimal local target point. Then, the improved ant colony algorithm is called to obtain the optimal path in the local region.And the new optimal local target point of the neighbor region is obtained by repeating the loop until the global target point is found. Moreover, the improved ant colony algorithm is applied to the path optimization and obstacle avoidance in dynamic path planning. The simulation results show that the new algorithm proposed not only has considerable path optimization performance compared with the traditional ant colony one, but also has self-adaptive capacity faced with time-vary obstacles and faster convergence speed.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

趙峰,楊春曦,陳飛,黃凌云,談?wù)\.改進(jìn)蟻群算法的局部信息動(dòng)態(tài)路徑規劃計算機測量與控制[J].,2017,25(8):130-134.

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歷史
  • 收稿日期:2017-01-19
  • 最后修改日期:2017-02-27
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-08
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