典型文献
分组教学蚁群算法改进及其在机器人路径规划中应用
文献摘要：
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题,提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法.该算法从3个角度对蚁群算法进行改进.首先,利用分组教学优化算法改进蚁群算法适应度函数,提高算法全局求解能力.同时,引进一种新的回退策略,通过该策略处理U型障碍死锁问题,确保算法求解可行性.其次,采用一种新的动态信息素更新策略,滚动更新每轮迭代后路径信息素值,避免算法陷入局部最优.最后,引人路径简化算子,将冗余角简化为直线路径,缩短路径长度.仿真实验证明改进算法能有效提高移动机器人路径规划收敛速度和精度.
文献关键词：
改进蚁群算法;分组教学优化;路径规划;移动机器人;信息素更新;启发式函数;路径简化;回退策略
中图分类号：
作者姓名：
蒲兴成;宋欣琳
作者机构：
重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学理学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]蒲兴成;宋欣琳-.分组教学蚁群算法改进及其在机器人路径规划中应用)[J].智能系统学报,2022(04):764-771
A类：
分组教学优化,回退策略
B类：
算法改进,收敛速度,速度慢,局部最优,优化改进,改进蚁群算法,教学优化算法,适应度函数,死锁,动态信息,信息素更新策略,滚动,后路,路径简化,余角,短路,路径长,改进算法,移动机器人路径规划,启发式函数
AB值：
0.24002
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