基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

• 作者: 侯媛彬 张岩岩 李晨
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 搬运机器人 路径规划 参数寻优 蚁群算法 人工免疫算法
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 4124-4127
• 页数: 4页
• 分类号: TP249
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.061

摘要

针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI ACA);蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这3个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异;为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果;仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯媛彬	西安科技大学电气与控制工程学院	111	800	14.0	22.0
2	李晨	西安科技大学电气与控制工程学院	3	22	2.0	3.0
3	张岩岩	西安科技大学电气与控制工程学院	2	9	2.0	2.0