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摘要:
地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。利用原有城市交通地图的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在复杂动态环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更近邻节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。通过与MMAS算法进行仿真实验对比,验证了提出的算法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的动态性能。
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内容分析
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文献信息
篇名 机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 目标吸引函数 蚁群算法 动态路径规划 机器人救援
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 1854-1859
页数 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴敏 中南大学信息科学与工程学院 439 5230 34.0 47.0
2 彭军 中南大学信息科学与工程学院 94 656 14.0 20.0
3 张晓勇 中南大学信息科学与工程学院 16 145 7.0 11.0
4 Lin Kuo-Chi 中南大学信息科学与工程学院 1 5 1.0 1.0
5 马建江 中南大学信息科学与工程学院 2 11 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标吸引函数
蚁群算法
动态路径规划
机器人救援
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导