窄通道路径规划的改进人工势场蚁群算法

• 作者: 王秀芬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 信息素 窄通道环境 尖角优化策略
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 104-107,125
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP24
• 字数: 4587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0325

摘要

在全局静态环境下,提出了一种适用于窄通道环境路径规划的蚁群算法.解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优解、易于造成蚂蚁迷失等不足.一方面,在灰度矩阵上随机撒点并将障碍物内的节点随机移动,使得窄通道内节点密度提高,并以此为启发信息素,提高了无人飞行器穿过窄通道的能力,减少了蚂蚁迷失现象.另一方面,引入了无人飞行器轨迹的尖角优化策略,更好地模拟了无人飞行器的飞行特征.结果表明:新的算法所获取的最优路径具有更好的全局搜索能力,并且造成了较少数量的蚂蚁迷失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秀芬	贵州民族大学数据科学与信息工程学院	5	16	3.0	4.0