基于动态启发算子的双种群蚁群算法及其应用

• 作者: 刘升 尹元元 游晓明 许明乐
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化算法 路径规划 动态启发函数 双种群
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 158-160
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 1738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)09-0158-03

摘要

针对传统蚁群优化(ACO)算法容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种基于动态启发算子的双种群蚁群算法.提出了基于已有路径的动态随机启发函数,避免算法陷入局部最优;引入新种群,并通过共享信息素实现种群间的交互,调整两种群参数,加快算法收敛速度.提出的算法应用于移动机器人路径规划仿真实验,结果证明了改进算法的有效性.

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	上海工程技术大学机械工程学院	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
4	尹元元	上海工程技术大学电子电气工程学院	1	2	1.0	1.0