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摘要:
路径规划是机器人关键技术之一.利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划.针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新.仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的.
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文献信息
篇名 基于统计分析的自适应蚁群算法及应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 路径规划 自适应精英策略 统计分析 蚁群算法
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 204-211
页数 8页 分类号 TP3
字数 6786字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.038
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 游晓明 上海工程技术大学电子电气工程学院 65 380 11.0 17.0
2 刘升 上海工程技术大学管理学院 89 467 10.0 19.0
3 许明乐 上海工程技术大学电子电气工程学院 2 9 2.0 2.0
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统计分析
蚁群算法
研究起点
研究来源
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计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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