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复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法 被引量:11
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作者 刘锴 游晓明 刘升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第13期60-63,130,共5页
针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利... 针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利于种群的进化。仿真分析了主要参数对算法性能的影响,实验结果表明,该算法在复杂地图中搜索到的路径优于传统算法。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 栅格法
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结合信息熵的多种群博弈蚁群算法 被引量:11
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作者 陈佳 游晓明 +1 位作者 刘升 李娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第16期170-178,共9页
针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机制,引入夏普里公式和信息熵,自适应调整各算子的使用权重,同... 针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机制,引入夏普里公式和信息熵,自适应调整各算子的使用权重,同时构造奖惩算子,提高算法收敛性;然后,对从种群引入针锋相对策略,进行协同学习,提高从种群多样性;进一步,根据帕累托最优原则,对从种群引入协调博弈机制进行自适应合作,提高算法性能。最后,以TSPLIB标准库中的多组TSP问题作为实验算例,进行算法性能分析。实验结果表明,对比传统算法,该算法具有良好的求解精度和求解稳定性。 展开更多
关键词 信息熵 博弈论 多种群算法 蚁群算法 旅行商问题(TSP)
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动态分级的改良蚂蚁算法及其应用研究 被引量:8
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作者 陈佳 游晓明 +1 位作者 刘升 李娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期380-384,共5页
针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢、协同机制不够完善的问题,结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先,根据动态分级算子建立种群分级模型;然后,为了改善协同机制,通过结合轮盘赌的头狼影响策略来增加种... 针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢、协同机制不够完善的问题,结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先,根据动态分级算子建立种群分级模型;然后,为了改善协同机制,通过结合轮盘赌的头狼影响策略来增加种群间交流;最后,为了提高收敛速度,在保留蚂蚁算法信息素更新公式的同时,通过采取归一化处理的动态信息素更新策略来体现精英作用。为验证效果,采用栅格法对机器人运动空间进行建模,将该算法运用于路径规划问题求解中,并与另外几种智能算法进行比较。仿真结果表明,该算法的收敛速度较快,能以较少的迭代次数找到最优路径,效率较高。 展开更多
关键词 蚂蚁算法 狼群算法 动态分级算子 头狼影响策略 动态信息素更新策略
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结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法 被引量:6
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作者 李顺东 游晓明 刘升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期37-46,共10页
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大... 针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大权重的信息素更新策略,以增强其导向性,提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径,发现其他更优解,以保证算法多样性。然后,每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换,以提高解的质量。以旅行商问题为例,将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比,其表现皆更优。 展开更多
关键词 蚁群算法 人工蜂群算法 适应度 双蚁态 动态信息素更新策略 优良解交换
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