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题名面向路径规划的双向交互多步蚁群算法研究
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作者
陈旭飞
胡耀炜
丛培龙
赵启超
汤萍萍
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机构
安徽师范大学物理与电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第3期166-176,共11页
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基金
国家自然科学基金(62071005,62071252)
国家重点研发计划(2020YFB2104004)
+2 种基金
江苏省重点研发计划(BE2021725)
安徽省自然科学基金(2308085Y02,2208085MF155)
安徽省高校自然科学基金(KJ2021A0124)。
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文摘
针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索,采用自适应步长策略,解决算法陷入局部最优和蚂蚁灵活度不高的问题。使用自适应蚁群种群数量策略和改进启发式函数对算法进行优化,用双向蚁群的节点距离指数来指导算法节点转移,加快算法收敛速度。经实验仿真数据表明,该研究的双向交互多步蚁群算法在路径规划问题上,不仅可以全局快速收敛,而且具有高度稳定性和更短的运算时间,得到的解的质量和收敛速度相较于参考文献中对比的改进蚁群算法、基于终端距离指标的多步蚁群算法更具优越性。
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关键词
路径规划
蚁群算法
自适应步长
双向交互
节点距离指数
启发式函数
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Keywords
path planning
ant colony algorithm
adaptive step-length
bidirectional interaction
node distance index
heuristic function
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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