控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2023年第3期:基于进化蚁群算法的移动机器人路径优化

发布日期:

作者:李涛,赵宏生

单位:南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044;大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,

关键词:移动机器人;蚁群算法;路径规划;死锁;信息素更新;达尔文进化论

基金:国家自然科学基金项目(61973168);江苏省“333工程”项目(BRA2020067).

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子以提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度,缩小运行时间.在不同规模的栅格地图环境下的实验表明,所提出的进化蚁群算法能够加快迭代速度,提高搜索效率,实现最优路径并避免算法死锁问题.

来源:2023年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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