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基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划
被引量：
10
1
作者
潘玉恒
奥日格拉
+3 位作者
鲁维佳
丛佳
王世通
陈阳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期423-432,449,共11页
针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方...
针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。
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关键词
移动机器人
蚁群算法
路径规划
动态扩展邻域
自适应启发函数
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职称材料
改进A^(*)算法的水面舰艇静态航路规划
被引量：
11
2
作者
武善平
黄炎焱
陈天德
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期307-315,共9页
针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题,结合电子海图提出了一种改进A^(*)算法的航路规划方法。提出一种自适应的改进启发函数,在搜索节点时加入目标节点的方位信息,加快了A^(*...
针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题,结合电子海图提出了一种改进A^(*)算法的航路规划方法。提出一种自适应的改进启发函数,在搜索节点时加入目标节点的方位信息,加快了A^(*)算法搜索路径的速度;加入迫使航路远离障碍物的安全距离,解决了传统A^(*)算法沿障碍物边缘寻路导致航路安全性差的问题;对原始航路进行二次优化,在对原始路径提取转折点后,通过判断任意两个转折节点的直线可达性,将转折节点之间的实际距离转化为距离矩阵,使用Dijkstra算法优选出航路长度更短的关键转折点,最终使用二阶贝塞尔曲线对航路转折处进行平滑处理,以满足航路平滑且易跟随的要求。仿真实验表明,相对于传统A^(*)算法,改进算法规划的路径具有寻路速度更快、航路距离更短、航路安全性更高的特点。
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关键词
A^(*)算法
自适应启发函数
DIJKSTRA算法
贝塞尔曲线
电子海图
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职称材料
题名
基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划
被引量：
10
1
作者
潘玉恒
奥日格拉
鲁维佳
丛佳
王世通
陈阳
机构
天津城建大学计算机与信息工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期423-432,449,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62204168)
天津市科技计划项目(20YDTPJC00160、21YDTPJC00780)
+2 种基金
天津市教委科研计划项目(2019KJ101、2017SK027)
天津市研究生科研创新项目(2022SKYZ033)
天津城建大学教育教学改革与研究重点项目(JG-ZD-22035、JG-ZD-22038)。
文摘
针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。
关键词
移动机器人
蚁群算法
路径规划
动态扩展邻域
自适应启发函数
Keywords
mobile robot
ant colony algorithm
path planning
dynamic extended neighbourhoods
adaptive heuristic function
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
改进A^(*)算法的水面舰艇静态航路规划
被引量：
11
2
作者
武善平
黄炎焱
陈天德
机构
南京理工大学自动化学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期307-315,共9页
基金
共用信息系统预研项目(315055106)
重点实验室基金(JZX7Y202001SY000901)。
文摘
针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题,结合电子海图提出了一种改进A^(*)算法的航路规划方法。提出一种自适应的改进启发函数,在搜索节点时加入目标节点的方位信息,加快了A^(*)算法搜索路径的速度;加入迫使航路远离障碍物的安全距离,解决了传统A^(*)算法沿障碍物边缘寻路导致航路安全性差的问题;对原始航路进行二次优化,在对原始路径提取转折点后,通过判断任意两个转折节点的直线可达性,将转折节点之间的实际距离转化为距离矩阵,使用Dijkstra算法优选出航路长度更短的关键转折点,最终使用二阶贝塞尔曲线对航路转折处进行平滑处理,以满足航路平滑且易跟随的要求。仿真实验表明,相对于传统A^(*)算法,改进算法规划的路径具有寻路速度更快、航路距离更短、航路安全性更高的特点。
关键词
A^(*)算法
自适应启发函数
DIJKSTRA算法
贝塞尔曲线
电子海图
Keywords
A^(*)algorithm
adaptive heuristic function
Dijkstra algorithm
Bezier curve
electronic chart
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划
潘玉恒
奥日格拉
鲁维佳
丛佳
王世通
陈阳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
10
在线阅读
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职称材料
2
改进A^(*)算法的水面舰艇静态航路规划
武善平
黄炎焱
陈天德
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
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