基于改进蚁群算法的三维路径规划研究

• 作者: 鲁飞 鲁照权 牛晨 孙伟业 詹浩东
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 三维路径规划 最优路径 信息素 启发函数
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0045-05

摘要

针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进.首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;最后,对信息素更新规则提出改进,设定迭代阈值,对信息素挥发系数加以完善,避免算法陷入局部最优.通过栅格法对三维环境建模,仿真结果证明了改进后蚁群算法的可行性和有效性.