一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;2. 上海工程技术大学管理学院,上海201620)

作者简介:

游晓明(1963-), 女, 教授, 博士, 从事智能信息处理、机器人技术等研究;吕金秋(1991-), 男, 硕士, 从事智能算法优化、嵌入式系统的研究.

通讯作者:

E-mail: yxm6301@163.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61075115,61403249,61673258).


Ant colony algorithm based on dynamic search strategy and its application on path planning of robot
Author:
Affiliation:

(1. College of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China;2. School of Management, Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)

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    摘要:

    采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.

    Abstract:

    To overcome difficulties of the traditional ant colony optimization, a novel ant colony system based on dynamic search(DSACS) strategy for path planning problem of mobile robot is proposed. Therefore, a dynamic search model is designed. in the prophase, a bigger parameter is used to increase the diversity of the population; in the anaphase, a smaller parameter is adjusted through the attenuation model to accelerate convergence. Experimental results of TSP benchmark instances show that the improved ant colony algorithm can not only accelerate the convergence, but also improve the quality of the optimal solution. Simulation results of path planning problems under the complex environment verify the cutual effect of the DSACS strategy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

游晓明,刘升,吕金秋.一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用[J].控制与决策,2017,32(3):552-556

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  • 在线发布日期: 2017-03-10
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