基于自适应多态蚁群优化的智能体路径规划

1

作者 邢娜 邸昊天 +2 位作者 尹文杰 韩亚君 周洋 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2330-2337,共8页

在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全... 在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全局搜索能力,避免陷入局部最优解。改进的信息素更新策略和路径选择记录表构造进一步提高路径规划的准确性。通过3次B样条平滑曲线对路径进行处理,有效减少拐点,实现路径的平滑化。经过MATLAB和机器人操作系统(ROS)-Gazebo仿真验证,结果表明:所提算法在复杂环境下具有良好的可行性。综上所述,所提算法为智能体全局搜索带来了显著的优化和改进。 展开更多

关键词 路径规划 自适应多态蚁群算法 B样条 机器人操作系统 Gazebo平台

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基于自适应免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化研究 被引量：6

2

作者 高长元 张云晖 +1 位作者 张树臣 何晓燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2955-2959,共5页

云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改... 云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改善一般蚁群算法易陷入局部最优解的缺陷;在此基础上进一步融合具有快速全局搜索能力的人工免疫算法对搜索蚁路径优化过程进行改进,提高搜索速度和精度。仿真实验表明,该算法能更好地解决收敛速度和全局最优问题,能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库。 展开更多

关键词 自适应多态蚁群竞争策略 免疫多态蚁群算法 云数据库 动态路径优化

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基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题 被引量：13

3

作者 陈美军 张志胜 史金飞 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期37-42,共6页

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算... 建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势. 展开更多

关键词 车辆路径问题 时间窗 多约束 数学模型 自适应多态蚁群算法

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基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解 被引量：9

4

作者 吴建辉 章兢 刘朝华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1653-1658,共6页

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现... 针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体,对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化,提高了解的质量。针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。 展开更多

关键词 自适应 多态 蚁群算法 免疫克隆选择 旅行商问题

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并行蚁群算法中的自适应交流策略(英文) 被引量：11

5

作者 陈崚 章春芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期617-624,共8页

提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时... 提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时间,以取得全局收敛速度和解的多样性之间的平衡.在算法每一次信息交换后,采用自适应的更新策略,根据信息素的均匀度进行信息素的更新,从而避免了早熟和局部收敛.在MPP处理机曙光2000上对TSP问题的实验结果,表明了基于该自适应信息交换策略的并行蚁群算法比其他算法具有更好的收敛性、更高的加速比和效率. 展开更多

关键词 蚁群算法 并行计算 自适应策略 信息交流

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战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法 被引量：4

6

作者 杜青松 朱江 张尔扬 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期107-114,共8页

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解。为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA)。MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的Qo... 战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解。为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA)。MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由。仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法。 展开更多

关键词 移动自组织网络 蚁群优化算法 QOS路由 多态转移策略

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改进蚁群算法无人机三维航迹规划

7

作者 时光泰 王合龙 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期18-23,共6页

蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,... 蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,使得蚂蚁沿着起点到终点的连线进行探索,蚁群的探索更具方向性;同时,在启发函数中考虑到了转角因素对航迹平滑性的影响,用以提升航迹规划的质量;另外,采用自适应挥发系数,动态调整信息素挥发速率,避免前期过于快速地收敛到局部最优,也确保后期加速收敛,不使算法陷入无休止的计算中,并采用冗余节点消除策略对航迹做了进一步优化。 展开更多

关键词 无人机航迹规划 蚁群算法 自适应挥发系数 信息素差异分布策略

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动态自适应加权多态蚁群算法求解差异工件单机批调度问题 被引量：2

8

作者 李菲 王书锋 冯冬青 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1644-1646,共3页

针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,... 针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,同时将局域搜索与全局搜索相结合,从而更符合蚁群的真实信息处理机制。对不同规模的算例进行了仿真,结果验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 单机批调度 差异工件 多态蚁群算法 动态自适应加权因子

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基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划 被引量：10

9

作者 甄然 张春悦 +1 位作者 矫阳 吴学礼 《河北科技大学学报》 CAS 2019年第6期526-532,共7页

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全... 为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。 展开更多

关键词 计算机仿真 无人机 航迹规划 多态蚁群 自适应并行策略

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基于多态蚁群算法的测试用例自动生成 被引量：11

10

作者 陈明师 刘晓洁 李涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期2347-2348,共2页

提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。将局部搜索与全局搜... 提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。将局部搜索与全局搜索结合起来,结合路径的相似度,缩小搜索空间;根据适应度函数确定最好路径,既解决局部最优化问题,又提高收敛效率。与基本蚁群算法对比,其结果显示该方法效率优于基本蚁群算法。 展开更多

关键词 多态蚁群算法 测试数据 相似度 适应度 信息素

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自适应蚁群算法在流水车间调度的应用 被引量：5

11

作者 王娟 王建 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第11期117-119,共3页

以求解旅行商问题(TSP)来介绍基本蚁群算法模型。针对其存在的易陷入局部最优和易出现停滞等缺点,将自适应调节策略与蚁群算法结合,提出应用改进的蚁群算法求解流水车间调度问题,并通过仿真实验验证了该改进算法的有效性和优化性。

关键词 蚁群算法 流水车间调度问题 旅行商问题 自适应调节策略

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多车场动态路径问题的自适应量子蚁群算法 被引量：5

12

作者 郑丹阳 毛剑琳 +2 位作者 郭宁 曲蔚贤 王昌征 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第10期133-136,共4页

针对物流配送过程中存在的多配送中心动态需求车辆调度问题即多车场动态车辆调度问题(MDDVRP),提出了一种自适应量子蚁群算法(SAQACA),用于最小化路径。根据量子的相位编码方式,提出了对蚁群的信息素矩阵进行直接编码,进而实现由量子旋... 针对物流配送过程中存在的多配送中心动态需求车辆调度问题即多车场动态车辆调度问题(MDDVRP),提出了一种自适应量子蚁群算法(SAQACA),用于最小化路径。根据量子的相位编码方式,提出了对蚁群的信息素矩阵进行直接编码,进而实现由量子旋转门更新完成蚂蚁移动;根据搜索点的量子相位特点及目标函数的变化率,提出了一种自适应量子旋转门更新方式,进而提高了算法的全局搜索深度;引入基于两元素搜索策略的局部搜索方法提高了算法的局部优化能力,从而对可行解进行改进。仿真实验与算法比较验证了所提算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 多车场动态车辆调度问题 量子相位编码 自适应量子旋转门 两元素搜索策略 量子蚁群算法

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具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法

13

作者 高坚 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第11期96-98,共3页

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该... 高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。比一般蚁群算法具有更强的鲁棒性和全局优化能力。理论分析和仿真实验表明,该算法是有效的网络QoS路由算法。 展开更多

关键词 时延约束 网络路由 自适应蚁群优化算法 信息素 QOS 目标函数值 分配策略

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基于统计分析的自适应蚁群算法及应用 被引量：12

14

作者 许明乐 游晓明 刘升 《计算机应用与软件》 2017年第7期204-211,共8页

路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自... 路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新。仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的。 展开更多

关键词 路径规划 自适应精英策略 统计分析 蚁群算法

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基于改进型蚁群算法自适应停车引导系统的设计 被引量：5

15

作者 晏勇 雷航 梁潘 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第3期80-82,138,共4页

针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明... 针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。 展开更多

关键词 停车 最优路径 改进蚁群算法 状态转移策略 自适应度

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基于自适应蚁群优化算法的认知决策引擎 被引量：4

16

作者 罗云月 孙志峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第8期253-256,共4页

认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础... 认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。 展开更多

关键词 认知引擎 蚁群优化算法 自适应策略

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基于双策略蚁群算法的配电网络重构研究 被引量：3

17

作者 周术鹏 靳松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第20期242-247,共6页

电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,... 电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,现有的蚁群算法仍存在计算速度慢,易于陷入局部最优等缺点。为解决上述问题,提出了一种削减-累加双策略的蚁群算法并将其应用于电力系统的网络重构计算中。一方面,定义削减因子,使迭代过程中的蚂蚁数量随算法收敛的稳定程度而不断减少,实现动态自适应的蚂蚁数量选择机制以加快计算速度;另一方面,定义积累因子,增加了信息素的积累阶段,引导算法跳出局部最优,提高找到最优拓扑结构的概率。实验结果表明,在信息素更新次数和初始蚂蚁数量都相同的情况下,与已有工作相比,提出的算法能够将计算速度提升约25%;同时,将最小网损降低约9%。 展开更多

关键词 蚁群算法 削减-累加双策略 网络重构 动态自适应 信息素

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三维路径规划中改进蚁群算法搜索策略 被引量：4

18

作者 冯勇超 万广喜 曾鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3613-3620,共8页

为解决传统蚁群算法收敛速度慢,产生避障路径结果不理想等情况,提出一种静态障碍物环境下的新型贪婪改进蚁群算法。建立算法模型,配置算法参数组合,利用贪婪算法的思想,改变蚁群算法的路径选择方式,使算法拥有极快的收敛速度;改进信息... 为解决传统蚁群算法收敛速度慢,产生避障路径结果不理想等情况,提出一种静态障碍物环境下的新型贪婪改进蚁群算法。建立算法模型,配置算法参数组合,利用贪婪算法的思想,改变蚁群算法的路径选择方式,使算法拥有极快的收敛速度;改进信息素更新规则,使其随迭代次数进行动态更新,避免算法陷入早熟;改进启发式判断法则。实验结果表明,改进算法在不同复杂程度的环境中可较快获得最优路径,对比其它算法具有更好的性能,验证了算法的可行性。 展开更多

关键词 蚁群算法 转移概率 贪婪策略 路径规划 信息素浓度 适应度值 空间避障

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一种基于自适应蚁群算法的动态RWA算法 被引量：1

19

作者 彭军华 沈建华 《光通信研究》 北大核心 2014年第3期33-34,37,共3页

动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题,以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制,针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略,实现了对全局信息素更新... 动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题,以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制,针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略,实现了对全局信息素更新态调节。理论分析和数值仿真结果表明,与Dijkstra+FF(首次命中)算法相比,改进的ADACO+FF算法可以有效地降低网络阻塞率,规则型Mesh网络和NSFNET(国家科学基金会网络)的阻塞率最高分别降低了0.3和0.2。 展开更多

关键词 智能光网络 动态路由波长分配 启发式算法 自适应蚁群优化算法 自适应策略

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基于改进自适应蚁群算法的无人帆船路径规划 被引量：9

20

作者 沈智鹏 丁文娜 +1 位作者 刘雨宸 于浩淼 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期969-976,共8页

针对特定环境下的无人帆船路径规划问题,考虑到无人帆船复杂运动特性及目前路径评价指标较为单一等问题,本文提出了一种基于改进自适应蚁群算法的无人帆船路径规划方法。通过对角线优先规则解决蚁群前期寻路的盲目性问题,加快最优路径... 针对特定环境下的无人帆船路径规划问题,考虑到无人帆船复杂运动特性及目前路径评价指标较为单一等问题,本文提出了一种基于改进自适应蚁群算法的无人帆船路径规划方法。通过对角线优先规则解决蚁群前期寻路的盲目性问题,加快最优路径收敛速度;结合无人帆船在特定风向风速下的航速大小设计启发函数,并在转移概率中增加目标终点对无人帆船的吸引作用,使无人帆船最优路径评价指标更加贴合实际应用;引进不同自适应调整策略分别改进蚁群算法信息素更新机制和搜索步长,达到平衡全局搜索和局部搜索的目的,有效避免无人帆船路径陷入局部最优。本文通过多组仿真对比实验,验证了所提算法的合理性与优越性。 展开更多

关键词 无人帆船 路径规划 评价指标 启发函数 转移概率 自适应策略 风向风速 改进自适应蚁群算法

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