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摘要:
针对基于蚁群算法的智能小车在复杂环境下易陷入局部最优的路径规划问题,提出一种改进蚁群算法的全局动态路径规划方法.该方法依据智能小车行驶的环境信息,首先通过栅格法进行环境建模,以初始信息素的不均匀分配方法代替信息素的均匀分配方式,避免了经典算法中蚂蚁走回路的问题;其次调整启发函数,为蚂蚁后续的路径选择提供信息;然后改进蚁群算法中局部信息素和全局信息素的更新规则,进一步加快了路径规划算法的收敛速度;最后在转移概率中增加邻域安全因子,提高路径规划算法的效率;最终以智能小车为对象,在设置不同复杂度和障碍物规模的情况下,对智能小车进行全局动态路径规划的仿真实验,实验结果证明本方法具有实时性与高效性.
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文献信息
篇名 基于改进蚁群算法的智能小车路径规划方法
来源期刊 太原科技大学学报 学科 工学
关键词 蚁群算法 智能小车 路径规划 信息素
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 大数据分析与并行计算
研究方向 页码范围 463-469
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2057.2020.06.007
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 胡立华 21 108 5.0 10.0
2 张名师 2 0 0.0 0.0
3 马瑞 1 0 0.0 0.0
4 左威健 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
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智能小车
路径规划
信息素
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期刊影响力
太原科技大学学报
双月刊
1673-2057
14-1330/N
大16开
山西省太原市万柏林区窊流路66号
22-34
1980
chi
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