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融合Q-learning的A^(*)预引导蚁群路径规划算法
1
作者
殷笑天
杨丽英
+1 位作者
刘干
何玉庆
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第8期143-147,153,共6页
针对传统蚁群优化(ACO)算法在复杂环境路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢及避障能力不足的问题,提出了一种融合Q-learning基于分层信息素机制的A^(*)算法预引导蚁群路径规划算法-QHACO算法。首先,通过A^(*)算法预分配全局信息素...
针对传统蚁群优化(ACO)算法在复杂环境路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢及避障能力不足的问题,提出了一种融合Q-learning基于分层信息素机制的A^(*)算法预引导蚁群路径规划算法-QHACO算法。首先,通过A^(*)算法预分配全局信息素,引导初始路径快速逼近最优解;其次,构建全局-局部双层信息素协同模型,利用全局层保留历史精英路径经验、局部层实时响应环境变化;最后,引入Q-learning方向性奖励函数优化决策过程,在路径拐点与障碍边缘施加强化引导信号。实验表明:在25×24中等复杂度地图中,QHACO算法较传统ACO算法最优路径缩短22.7%,收敛速度提升98.7%;在50×50高密度障碍环境中,最优路径长度优化16.9%,迭代次数减少95.1%。相比传统ACO算法,QHACO算法在最优性、收敛速度与避障能力上均有显著提升,展现出较强环境适应性。
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关键词
蚁群优化算法
路径规划
局部最优
收敛速度
Q-LEARNING
分层信息素
A^(*)算法
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职称材料
蚁群智能体记忆模型研究
被引量：
2
2
作者
黄光球
邢玉飞
赵煜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第27期46-51,87,共7页
将记忆机制引入传统蚁群算法,把蚂蚁看作具有记忆的智能体,通过对记忆的存储、更新及遗忘原理进行分析,建立一种基于生物记忆原理的蚁群智能体记忆模型。在模型中,蚂蚁智能体能够凭借记忆对自身记忆库和蚁群记忆库进行不断搜索和更新,...
将记忆机制引入传统蚁群算法,把蚂蚁看作具有记忆的智能体,通过对记忆的存储、更新及遗忘原理进行分析,建立一种基于生物记忆原理的蚁群智能体记忆模型。在模型中,蚂蚁智能体能够凭借记忆对自身记忆库和蚁群记忆库进行不断搜索和更新,及时调整当前最优路径。记忆原理与传统蚁群算法的结合替代了后者多次反复迭代的寻优模式,能更好地实现路径选优、缩短搜索时间、提高算法执行效率。实践检验发现,该模型能实时追踪蚁群智能体的最新动态,对当前最优路径做出及时调整和判断,从而引导自身及其他蚂蚁智能体准确、高效地寻找到最优路径。
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关键词
记忆原理
蚁群算法
蚁群智能体
记忆库
路径选优
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职称材料
应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划
被引量：
16
3
作者
毛正阳
方群
+1 位作者
李克行
张传鑫
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期87-93,共7页
文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明...
文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。
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关键词
粒子群算法
局部最优
果蝇优化算法
动态路径规划
月球探测
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职称材料
题名
融合Q-learning的A^(*)预引导蚁群路径规划算法
1
作者
殷笑天
杨丽英
刘干
何玉庆
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院大学
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第8期143-147,153,共6页
基金
中国科学院青年创新促进会项目(Y2022065)
新疆自治区重点研发计划项目(2023B01029-3)。
文摘
针对传统蚁群优化(ACO)算法在复杂环境路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢及避障能力不足的问题,提出了一种融合Q-learning基于分层信息素机制的A^(*)算法预引导蚁群路径规划算法-QHACO算法。首先,通过A^(*)算法预分配全局信息素,引导初始路径快速逼近最优解;其次,构建全局-局部双层信息素协同模型,利用全局层保留历史精英路径经验、局部层实时响应环境变化;最后,引入Q-learning方向性奖励函数优化决策过程,在路径拐点与障碍边缘施加强化引导信号。实验表明:在25×24中等复杂度地图中,QHACO算法较传统ACO算法最优路径缩短22.7%,收敛速度提升98.7%;在50×50高密度障碍环境中,最优路径长度优化16.9%,迭代次数减少95.1%。相比传统ACO算法,QHACO算法在最优性、收敛速度与避障能力上均有显著提升,展现出较强环境适应性。
关键词
蚁群优化算法
路径规划
局部最优
收敛速度
Q-LEARNING
分层信息素
A^(*)算法
Keywords
ACO algorithm
path
planning
local
optima
convergence rate
Q-learning
hierarchical pheromone
A^(*) algorithm
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
蚁群智能体记忆模型研究
被引量：
2
2
作者
黄光球
邢玉飞
赵煜
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第27期46-51,87,共7页
基金
陕西省自然科学基金No.2007E217~~
文摘
将记忆机制引入传统蚁群算法,把蚂蚁看作具有记忆的智能体,通过对记忆的存储、更新及遗忘原理进行分析,建立一种基于生物记忆原理的蚁群智能体记忆模型。在模型中,蚂蚁智能体能够凭借记忆对自身记忆库和蚁群记忆库进行不断搜索和更新,及时调整当前最优路径。记忆原理与传统蚁群算法的结合替代了后者多次反复迭代的寻优模式,能更好地实现路径选优、缩短搜索时间、提高算法执行效率。实践检验发现,该模型能实时追踪蚁群智能体的最新动态,对当前最优路径做出及时调整和判断,从而引导自身及其他蚂蚁智能体准确、高效地寻找到最优路径。
关键词
记忆原理
蚁群算法
蚁群智能体
记忆库
路径选优
Keywords
memory principle
ant colony algorithm
ant colony agent
memory bank
path optima
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划
被引量：
16
3
作者
毛正阳
方群
李克行
张传鑫
机构
西北工业大学航天学院航天飞行动力学技术重点实验室
空间智能控制技术国家重点实验室
上海微小卫星工程中心
出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期87-93,共7页
基金
国家自然科学基金(61004124)
智能控制重点实验室开放基金(9140C590206120C59222)资助项目
文摘
文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。
关键词
粒子群算法
局部最优
果蝇优化算法
动态路径规划
月球探测
Keywords
Particle swarm optimization algorithm
Local
optima
Fruit fly optimization algorithm
Dynamic
path
planning
Lunar exploration
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合Q-learning的A^(*)预引导蚁群路径规划算法
殷笑天
杨丽英
刘干
何玉庆
《传感器与微系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
蚁群智能体记忆模型研究
黄光球
邢玉飞
赵煜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划
毛正阳
方群
李克行
张传鑫
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
16
在线阅读
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职称材料
已选择
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