摘要
为了克服粒子群算法和蚁群算法的缺陷,将改进的粒子群算法和蚁群算法进行融合,形成了PAAA算法,并将此算法应用于自主清洁机器人行为路径的仿真实验。结果表明:PAAA在求解性能上优于粒子群算法,在时间效率上优于蚁群算法。
In order to overcome the deficiencies of particle swarm optimization and ant colony algorithm,this paper integrates the improved particle swarm optimization and ant colony algorithm,formats the PAAA,this algorithm is applied to auto-cleaning robot simulation path.The results show that：PAAA superior performance in solving particle swarm optimization,in terms of time better than the ant colony algorithm efficiency
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第32期200-202,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
湖南省高等学校科学研究重点项目(No.08A001)
湖南省自然科学基金重点项目No.07JJ3120~~
关键词
粒子群算法
蚁群算法
机器人路径
particle swarm optimization algorithm
ant colony algorithm
robot path
作者简介
杨惠（1983-），女，硕士研究生，主要研究方向：图像处理与模式识别，信息安全；E—mail：yanghui_1125@163．com
李峰（1964-），男，博士，教授，硕士生导师，主要研究领域：图像处理与模式识别，信息安全
