基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划研究

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。     

基于蚁群算法的医用服务机器人路径规划方法

机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域，主要研究机器人依据某个或某些优化原则，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究，主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

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。     

蚁群算法在机器人路径规划中研究及发展趋势

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法。本文对蚁群算法在机器人路径规划方法的研究现状进行了概括与总结,指出了各种改进方法的优点及不足,最后对其发展方向进行了展望。     

基于改进蚁群算法的AGV全局路径规划

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。     

一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划

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。     

一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法

当前社会,很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形,快速、准确的规划出三维路径,在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法,大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法,大多运算算法复杂、需要很大的存储空间,同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。文章在已有三维山地地图的基础上,采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示,基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法在路径最优值计算和规划时间上都能够较好的满足需求。     

机器人路径规划跟踪算法研究

设计一种线性观测器模型,通过奇异值分析将观测模型分解为路标信息矩阵和机器人位置和姿态信息矩阵,并通过多重多元统计方法计算出关系矩阵,保证了移动机器人的目标跟踪。     

基于迭代局部搜索的路径规划蚁群算法

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。     

利用加权法改进的蚁群算法在车载导航中的应用

设计一种专门适用于路径规划的改进蚁群算法,利用图论中的加权图的方法来表示交通网络,通过对蚁群算法加以改进,从距离和时间两个方面来综合考虑最优路径标准.而非传统的仅从距离角度来考虑.结果表明：改进的算法在距离和时间综合方面比传统的方法更优化.为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.     

改进型蚁群算法在多关节机器人捕捉路径规划上的应用

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。     

基于改进狼群算法的机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人研究的关键技术,针对狼群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出了一种改进的狼群优化算法。以栅格法构建基于改进狼群算法的机器人路径规划模型,并采用游走机制来改善模型的局部寻优能力;采用智能奔袭方式提高改进狼群算法的自适应调节能力,以使算法收敛到全局最优。仿真实验结果表明:改进后的狼群算法在收敛速度、精度、自适应调节能力上均优于对比算法且在实现机器人路径规划上更有效。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

在蚁群算法中采用新的信息素更新方式,对中小规模的物流配送路径问题进行求解．实验证明,该改进算法具有较好的全局寻优能力,在中小规模的物流配送路径问题求解中,取得了比较理想的效果．     

机器人路径规划算法研究

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。     

基于改进蚁群算法快速求解迷宫路径问题研究

针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。     

基于蚁群改进与尖峰平滑的移动机器人路径规划

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。     

基于蚁群算法的旅游路线优化方案

在传统旅游路径规划中,通常将问题抽象成旅行商问题（TSP）进行讨论,该方法仅考虑消耗时间最短的路径,忽视了景点当前热度、拥挤程度等诸多影响旅客旅游体验的因素。为了给旅客带来更好的旅游体验,综合考虑上述因素,对蚁群算法作出改进。改进后算法以交通时间更短、导向旅游体验好的景点为目标函数,根据各景点当前热度、拥挤度及景点与景点间路径交通状况对景区内各路径赋以合理的权重,从而规划出合理路径。实验结果表明,改进后的蚁群算法可综合考虑更多影响旅客旅游体验的因素,从而使规划出的旅游路径为旅客带来更良好的旅游体验。     

物流配送路径中蚁群算法改进策略

蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。     

一种防震荡的机器人路径规划算法

移动机器人路径规划问题中,当机器人遇到较大障碍物时容易出现震荡现象,文章针对该问题提出一种基于栅格模型和蚁群算法的路径规划算法。当蚁群中的蚂蚁没有遇到障碍物时,优先选择离目标点最近的可行点;当蚂蚁遇到障碍物时,特别是较大障碍物时,改变蚂蚁选择下一步栅格的策略,使之能尽快绕开障碍物,朝着目的地前进。最后的仿真结果显示该算法能在一定程度上消除震荡现象。     

基于蚁群算法的5A景点旅游路线规划问题研究

根据我国普通居民旅游情况,建立并求解乘坐公共交通工具、花费较少时间进行舒适度较高、花费较低的综合效益最大化旅游体验模型,以提升我国居民生活质量。收集我国5A景点的经纬度坐标、门票费用、最佳旅游时间、路况及食宿费用等相关数据,基于蚁群算法与Matlab2018a软件进行编程求解,得出全国5A景区旅游路线规划方案。最后根据研究结果得出结论,综合时间、费用、路程和舒适度4个目标效益最大化的模型与已有单方面或只有2～3个目标函数的模型相比,其在进行旅游路线规划时,不仅考虑因素更加全面,而且更加贴合我国大部分居民的实际需求。