室内环境下基于最优路径规划的PSO-ACO融合算法

• 作者: 刘俊 彭杰 徐平平 武贵路
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 室内环境 最优路径规划 粒子群算法 蚁群算法 PSO-ACO融合算法
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 只能计算
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.2
• 字数: 3577字
• 语种: 中文

摘要

为了使移动机器人在室内障碍物环境下寻找到达指定目的地的最优路径,提出了一种基于粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)的改进路径规划的PSO-ACO融合算法.PSO-ACO融合算法针对粒子群算法中粒子容易早熟引起的局部最优问题,采用蚁群算法获得全局最优解;同时有效地解决了粒子群算法中粒子多样性、种类少,以及蚁群算法中初始化信息素匮乏及耗时过多的问题.仿真结果表明,与粒子群算法和蚁群算法相比,PSO-ACO融合算法在提高算法的全局搜索能力和搜索速度的前提下,极大地改善了算法寻找最优解的能力,实现了最优路径的规划.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊	东南大学移动国家重点实验室	16	40	4.0	5.0
2	徐平平	东南大学移动国家重点实验室	76	346	9.0	14.0
3	武贵路	东南大学移动国家重点实验室	3	7	1.0	2.0
4	彭杰	东南大学移动国家重点实验室	2	6	1.0	2.0