基于改进蚁群算法的机器人路径规划方案研究

• 作者: 夏庆锋 孙海洋 杨冠男 郭黎黎
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 路径规划 蚁群算法 最优路径 拐点个数 启发式因子
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP303
• 字数: 2351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182144

摘要

蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等.针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新.使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析.结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏庆锋	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	43	76	5.0	6.0
2	孙海洋	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	18	31	4.0	5.0
3	杨冠男	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	12	21	3.0	4.0
4	郭黎黎	南京大学金陵学院信息科学与工程学院	15	20	3.0	3.0