改进蚁群优化算法的移动机器人路径规划

• 作者: 陈晖 周德强
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 路径规划 蚁群算法 奖惩因子 路径交叉
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|Research and Design
• 页码范围: 17-22
• 页数: 6页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2005244

摘要

针对蚁群算法在路径规划时寻优效率慢和路径可行性差等问题,提出一种改进蚁群优化算法.调整栅格地图中不同区域的初始信息素含量,加快算法前期收敛速度;在节点转移公式中引入寻优策略和信息素负反馈机制,并设置信息素反馈调节因子,提高算法收敛速度;改进信息素更新方式,引入奖惩机制,并且动态调整信息素挥发系数,提高算法全局性;引入遗传算法交叉操作对路径进行二次优化,加强算法寻优能力;对最优路径进行路径平滑,减少路径中的转弯节点,降低AGV行驶损耗.在两次仿真实验中,改进算法规划出的最优路径相比较基本蚁群算法和其他改进算法分别减少了2.0％和3.6％,运行时间分别减少12.85％和4.8％,收敛速度增加52.94％和57.14％.