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路径规划是移动机器人运动控制中的关键问题。针对传统蚁群算法在机器人全局路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立机器人运动环境模型,然后在传统蚁群算法基础上引入A*搜索算法的估价函数思想,改进蚁群算法的启发函数,增加目标节点与可选行进节点数对启发函数的影响。其次,在信息素更新公式中,通过引入Logistic增长函数对信息素挥发因子作自适应调整,提高算法速度与精度。最后,通过Matlab仿真实验证明,改进蚁群算法比传统算法在路径搜索速度和精度上都有较大提升。 相似文献
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近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。 相似文献
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目的:针对传统蚁群算法存在易陷入局部最优值、前期盲目搜索和收敛速度慢等问题,提出一种改进算法并应用于AGV(Automated Guided Vehicles)全局路径规划。方法:通过优化状态转移概率以及信息素更新方法完成对传统蚁群算法的改进;然后建立环境地图模型,并将改进算法应用于AGV路径规划;最后进行对比试验,并分析算法的改进效果。结果:与现有算法比较,改进算法可更快获得更短的规划路径长度,同时可有效减少算法迭代次数。结论:通过优化状态转移概率和信息素更新方法,可有效加快蚁群算法的收敛速度,增强蚁群全局搜索能力。 相似文献
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针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。 相似文献
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近年来,移动机器人路径规划作为机器人自主导航领域的一个重要问题而备受关注,针对传统ACA有易陷入局部最优,以及现阶段在很多机器人路径规划中易被忽略的出现过于尖锐拐点的问题,提出一种改进蚁群算法(ACA-ES)应用于移动机器人路径规划。首先,针对ACA易陷入早熟的问题,引入精英策略,目的是给每次循环结束后找出的最优解增加额外信息素,提高算法收敛速度;其次,为了不使机器人在路径尖峰处失去平衡,引入基于中心点的平滑方法,提高路径平滑性。在栅格环境下进行仿真,得到一条平滑路径,且路径长度比原来缩短了5.90%,证明了该改进算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(10):41-44
针对狭窄空间中机械臂的路径规划问题,提出一种改进型蚁群优化算法应用于机械臂的路径规划。通过对传统蚁群算法从概率分布的计算、最优路径二次优化、路径淘汰机制等方面进行改进,并使用Matlab软件进行仿真。对比改进前后算法的收敛效果,发现改进型蚁群算法的自组织性大大增强了系统的鲁棒性,能够明显提高机械臂在矿井等复杂环境下的适应能力。 相似文献
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针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是：从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。 相似文献
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在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。 相似文献
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蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。 相似文献
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蒋社想 《佳木斯教育学院学报》2014,(12):166-167
通过对蚁群算法、加权策略、分布估算算法等进行研究和分析,首先提出将加权策略应用于蚁群算法的信息素更新,有效地提高了算法的全局收敛速度,然后将蚁群算法与分布估算算法进行融合,从而避免了由于信息素的正反馈机制而陷入局部最优的问题,仿真实验表明该算法在收敛速度及最优路径求解方面有较好的改进。 相似文献
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蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。 相似文献
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在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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研究列车环境下送餐机器人路径规划与软件控制方案,为更好地满足实际需求,提出一种改进的蚁群算法,以加快收敛速度、缩短路径长度及减少转弯次数。实验中根据当前环境构建栅格图,通过编写的路径规划程序计算起始位置到目标位置的路径,完成当前环境下的路径规划。上位机软件平台采用C#语言编写,主要包括运动控制、订单管理、通讯传输等功能。实验结果表明,与基本蚁群算法相比,改进蚁群算法具有更好的规划效果,上位机软件平台与下位机可以实现有效的数据交换,并实现对送餐机器人的运动控制及系统管理等功能。 相似文献
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高大利 《泉州师范学院学报》2010,28(2):10-13
将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力. 相似文献