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改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究: 1; 作者孟文俊席超群 +1 位作者王荣鑫赵晓霞《机械设计与制造》北大核心 2025年第5期322-326,共5页; 针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数... 展开更多; 关键词路径规划蚁群算法移动机器人伪随机转移策略信息素挥发因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进蚁群算法的路径规划研究被引量：5: 2; 作者刘海鹏念紫帅《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期853-858,共6页; 针对机器人在复杂环境中的路径规划问题,本文提出了一种改进蚁群算法的路径规划研究方法.首先,在启发函数中引入一种自适应调整的放大因子,以提高相邻节点的启发信息差异,使蚂蚁朝着最优路径的方向搜索;其次,采用一种奖惩机制对路径上... 展开更多; 关键词启发函数奖惩机制信息素挥发因子路径优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进蚁群算法在配电网规划中的应用被引量：2: 3; 作者于佳朴在林 +1 位作者刘美菊孙荣国《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期509-511,共3页; 电网优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在计算速度和收敛性问题。为解决这个问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子ρ来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络优化规划过程中得到全局最优解... 展开更多; 关键词改进蚁群算法信息素挥发因子收敛速度迭代次数; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进ACO算法优化的PI控制器在直流输电控制中的应用被引量：5: 4; 作者王振浩郭顺楠黄延青《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2015年第5期70-75,共6页; 为了实现对高压直流输电系统PI控制器参数的优化,本文提出了一种针对信息素挥发因子的改进策略以克服蚁群算法易陷于局部最优解的缺陷。改进后的蚁群算法能够根据优化进程自适应地调整信息素挥发因子,在保持较高的收敛速度的情况下提高... 展开更多; 关键词高压直流输电系统蚁群优化算法 PI控制器信息素挥发因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应导向蚁群算法优化移动机器人路径规划被引量：9: 5; 作者王苏彧张铃炜 +1 位作者齐佳丽盖禹成《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期116-117,119,共3页; 移动机器人能更快速、高效地自主规划路径对其智能化发展尤为重要。采用蚁群算法对路径规划方法进行研究,并且为加快算法的收敛速度、优化算法的寻优能力,提出了一种基于自适应导向的改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,对信息素和启... 展开更多; 关键词路径规划蚁群算法机器人自适应导向信息素挥发因子启发信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应ACO的多约束QoS路由研究被引量：3: 6; 作者杨坚彭玉旭《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期106-110,共5页; 为了解决无线传感器网络Qo S(Quality of Service,Qo S)路由在寻找最优路径时要满足时延、抖动、能量等多个约束条件的问题,提出一种新的自适应蚁群优化算法,该算法有两方面的自适应策略。将信息素挥发因子ρ设置为动态自适应,在自适应... 展开更多; 关键词自适应蚁群算法多约束条件服务质量(Qo S)路由信息素挥发因子适应度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进蚁群算法在带时间窗车辆路径规划问题中的应用被引量：23: 7; 作者雷金羡孙宇朱洪杰《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3535-3544,共10页; 车辆路径规划问题是当下发展和研究的热门问题之一,针对传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题提出了3个改进方案。首先,在更新信息素阶段,只更新当前最优路径的信息素,降低信息素在路径上的积累速度,并增加一个奖励值保证前期迭代搜索的... 展开更多; 关键词蚁群算法信息素挥发因子奖励值 2-optimization算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划被引量：21: 8; 作者高茂源王好臣《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期142-144,148,共4页; 针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法。初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息... 展开更多; 关键词路径规划蚁群算法移动机器人信息素挥发因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进蚁群算法的机器人路径规划研究被引量：24: 9; 作者毛嘉琪《计算机应用与软件》北大核心 2021年第5期300-306,共7页; 针对基本蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题,提出一种静态障碍环境下的改进蚁群算法。利用A^(*)算法来设定信息素初始值,提高算法初始阶段搜索效率;采用新的信息素更新规则,并且动态调整启发函数和信息素挥发速率,加快算法的... 展开更多; 关键词 A^(*)算法蚁群算法启发函数信息素挥发因子拐点参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究: 1; 作者孟文俊席超群王荣鑫赵晓霞; 机构太原科技大学机械工程学院山西能源学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2025年第5期322-326,共5页; 基金山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(2020XXX010) 山西省引进人才科研启动基金项目(20202062) 博士科研启动基金项目(20202030)。; 文摘针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数的变化自适应调整随机或确定选择的比例;信息素挥发因子随二次函数动态调整变化,提高搜索效率;将所得最优路径再次规划,减少转角次数。仿真结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度有了很大的提高,验证了该算法的有效性和优越性。; 关键词路径规划蚁群算法移动机器人伪随机转移策略信息素挥发因子; Keywords Path Planning Ant Colony Algorithm Mobile Robot Pseudo-Random Transfer Strategy Pheromone Volatile Factor; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进蚁群算法的路径规划研究被引量：5: 2; 作者刘海鹏念紫帅; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期853-858,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61163051)资助云南省重点研发计划项目(202002AC080001)资助.; 文摘针对机器人在复杂环境中的路径规划问题,本文提出了一种改进蚁群算法的路径规划研究方法.首先,在启发函数中引入一种自适应调整的放大因子,以提高相邻节点的启发信息差异,使蚂蚁朝着最优路径的方向搜索;其次,采用一种奖惩机制对路径上的信息素进行更新,使算法的收敛速度得到有效的提高;然后,通过对信息素挥发因子进行动态调整,提高蚁群的搜索速度,使算法快速收敛.最后,在最优路径的基础上,采用拐点优化算法与分段B样条曲线相结合的方法来进行路径优化,有效的改善了路径的平滑性.仿真结果表明,所提的研究方法具有更好的收敛性和搜索能力,更符合机器人运动的实际要求.; 关键词启发函数奖惩机制信息素挥发因子路径优化; Keywords heuristic function reward and punishment mechanism pheromone volatility factor path optimization; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进蚁群算法在配电网规划中的应用被引量：2: 3; 作者于佳朴在林刘美菊孙荣国; 机构沈阳农业大学信息与电气工程学院; 出处《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期509-511,共3页; 基金国家科技支撑计划课题(2006BAJ04B06); 文摘电网优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在计算速度和收敛性问题。为解决这个问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子ρ来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络优化规划过程中得到全局最优解的概率和收敛速度。算例分析结果表明:规划结果符合实际,并在相同参数下,改进蚁群算法的迭代次数减少约一半,充分验证了该方法的实效性。; 关键词改进蚁群算法信息素挥发因子收敛速度迭代次数; Keywords improved ACA pheromone evaluation constringeney speed iterative times; 分类号 TM726 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进ACO算法优化的PI控制器在直流输电控制中的应用被引量：5: 4; 作者王振浩郭顺楠黄延青; 机构东北电力大学电气工程学院漳州电业局; 出处《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2015年第5期70-75,共6页; 基金长江学者和创新团队发展计划(IRT1114)资助项目; 文摘为了实现对高压直流输电系统PI控制器参数的优化,本文提出了一种针对信息素挥发因子的改进策略以克服蚁群算法易陷于局部最优解的缺陷。改进后的蚁群算法能够根据优化进程自适应地调整信息素挥发因子,在保持较高的收敛速度的情况下提高算法的全局搜索能力。文中基于改进的蚁群算法给出了一种系统化的直流输电PI控制器参数优化方法。根据实际工程参数搭建仿真模型,进行仿真计算,证明了方法的有效性和可行性。; 关键词高压直流输电系统蚁群优化算法 PI控制器信息素挥发因子; Keywords HVDC system ant colony optimization algorithm PI controller pheromone volatilization factor; 分类号 TM721.1 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应导向蚁群算法优化移动机器人路径规划被引量：9: 5; 作者王苏彧张铃炜齐佳丽盖禹成; 机构中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期116-117,119,共3页; 文摘移动机器人能更快速、高效地自主规划路径对其智能化发展尤为重要。采用蚁群算法对路径规划方法进行研究,并且为加快算法的收敛速度、优化算法的寻优能力,提出了一种基于自适应导向的改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,对信息素和启发信息两个方面作了改进。提出一种新的信息素挥发因子自适应策略,改进启发信息的距离评估函数,并通过加权重的方法优化对距离的评估。将自适应导向蚁群算法应用于移动机器人的路径规划,经过MATLAB大量仿真实验,证明改进的蚁群算法相比于传统的蚁群算法、粒子群算法,其搜索速度更快,所寻得的路径更优,算法性能得到了明显的优化,并且在复杂环境中也能合理地进行路径规划。; 关键词路径规划蚁群算法机器人自适应导向信息素挥发因子启发信息; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应ACO的多约束QoS路由研究被引量：3: 6; 作者杨坚彭玉旭; 机构长沙理工大学计算机与通信学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期106-110,共5页; 基金湖南省自然科学基金(No.14JJ7043); 文摘为了解决无线传感器网络Qo S(Quality of Service,Qo S)路由在寻找最优路径时要满足时延、抖动、能量等多个约束条件的问题,提出一种新的自适应蚁群优化算法,该算法有两方面的自适应策略。将信息素挥发因子ρ设置为动态自适应,在自适应因子μ作用下动态变化,增强算法的寻优能力,避免算法陷入局部最优;以多约束为条件建立加权的适应度函数,通过适应度函数值与自适应因子μ共同影响路径上的信息素更新,增强算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法在满足多约束条件方面具有良好的效果。; 关键词自适应蚁群算法多约束条件服务质量(Qo S)路由信息素挥发因子适应度函数; Keywords adaptive ant colony algorithm multiple constraints Quality of Service（Qo S）routing pheromone evaporation factor fitness function; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进蚁群算法在带时间窗车辆路径规划问题中的应用被引量：23: 7; 作者雷金羡孙宇朱洪杰; 机构广西大学计算机与电子信息学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3535-3544,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(61763002) 广西科技重大专项资助项目(2020AA21077007)。; 文摘车辆路径规划问题是当下发展和研究的热门问题之一,针对传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题提出了3个改进方案。首先,在更新信息素阶段,只更新当前最优路径的信息素,降低信息素在路径上的积累速度,并增加一个奖励值保证前期迭代搜索的质量,同时为信息素的值设置了上下限。其次,随着迭代次数的增加,同时调整信息素挥发因子,逐步增大以适应蚁群搜索的信息素浓度变化。最后,加入了2-opt(2-optimization)算法、顺序交换策略、顺序插入策略来改进蚁群算法优化每次迭代得到的最优路径。将改进的算法应用在带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)上,通过在Solomon Benchmark算例上进行实验,对比算法改进前后的路径最优解,从而证明改进后的算法性能更好。; 关键词蚁群算法信息素挥发因子奖励值 2-optimization算法; Keywords ant colony optimization algorithm pheromone volatilization factor reward value 2-optimization algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划被引量：21: 8; 作者高茂源王好臣; 机构山东理工大学机械工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期142-144,148,共4页; 文摘针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法。初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息素浓度的挥发公式,使其服从高斯分布,使信息素挥发动态化。仿真结果表明:改进后的蚁群算法收敛速度更快,收敛性能更稳定,缩短了寻径距离,使机器人有效避开障碍物,在移动机器人路径规划方面有很好的实用性。; 关键词路径规划蚁群算法移动机器人信息素挥发因子; Keywords path planning ant colony algorithm mobile robot pheromone volatilization factor; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进蚁群算法的机器人路径规划研究被引量：24: 9; 作者毛嘉琪; 机构湘潭大学信息工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第5期300-306,共7页; 文摘针对基本蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题,提出一种静态障碍环境下的改进蚁群算法。利用A^(*)算法来设定信息素初始值,提高算法初始阶段搜索效率;采用新的信息素更新规则,并且动态调整启发函数和信息素挥发速率,加快算法的收敛速度,扩大搜索空间。仿真实验表明,与其他算法在相同情况下比较,改进算法在路径相同的情况下拥有较快的收敛速度以及较高的稳定性,且在不同复杂度的环境中均能得到最优路径,验证了其有效性和可靠性。; 关键词 A^(*)算法蚁群算法启发函数信息素挥发因子拐点参数; Keywords A^(*)algorithm Ant colony algorithm Heuristic function Pheromone volatile factor Inflection point parameter; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究	孟文俊席超群王荣鑫赵晓霞	《机械设计与制造》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种改进蚁群算法的路径规划研究	刘海鹏念紫帅	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进蚁群算法在配电网规划中的应用	于佳朴在林刘美菊孙荣国	《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进ACO算法优化的PI控制器在直流输电控制中的应用	王振浩郭顺楠黄延青	《电工电能新技术》 CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	自适应导向蚁群算法优化移动机器人路径规划	王苏彧张铃炜齐佳丽盖禹成	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于自适应ACO的多约束QoS路由研究	杨坚彭玉旭	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	改进蚁群算法在带时间窗车辆路径规划问题中的应用	雷金羡孙宇朱洪杰	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2022	23	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划	高茂源王好臣	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2021	21	在线阅读下载PDF 职称材料
9	改进蚁群算法的机器人路径规划研究	毛嘉琪	《计算机应用与软件》北大核心	2021	24	在线阅读下载PDF 职称材料