自适应搜索半径蚁群动态路径规划算法

被引：20

作者：

赵峰 ^{[1
]}

杨春曦 ^{[1
]}

陈飞 ^{[1
]}

黄凌云 ^{[2
]}

谈诚 ^{[2
]}

机构：

[1] 昆明理工大学化学工程学院

[2] 昆明理工大学省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室

来源：

计算机工程与应用 | 2018年 / 54卷 / 19期

关键词：

蚁群算法; 局部信息; 局部目标点; 动态路径规划; 自适应半径;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对用于路径规划的蚁群算法收敛速度慢、计算量大、对环境变化适应性低的局限性,提出了一种新型的自适应搜索半径蚁群路径规划算法。该算法可以根据环境复杂程度自动改变寻优半径,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。仿真结果表明,提出的算法能够根据障碍分布情况自动选择合适的搜索半径,完成路径的动态规划,体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。

引用

页码：56 / 61+87 +87

页数：7

共 11 条

[1]

基于模糊神经网络的移动机器人路径规划研究.[D].刘营营.东北大学.2012, 05

[2] 采用角度因子的蚁群优化多路径路由算法 [J].