典型文献
基于终距指数的机器人路径规划方法研究
文献摘要：
传统蚁群算法在生成信息素浓度时,由于算法生成的路径可能存在冗余成分,信息素浓度可能无法正确反应路径各节点的优劣,蚂蚁无法根据信息素浓度来迅速找出最优路径,导致算法寻优缓慢.?基于传统蚁群算法思想,提出了一种新改进蚁群算法,即通过引入终距指数这一概念,取代信息素浓度的标记功能,蚂蚁可以依赖该指数进行决策选择优良节点.?以20×20的栅格环境地图对改进蚁群算法进行案例仿真,实验结果表明,传统蚁群算法及其他改进蚁群算法分别需要43代及34代才能收敛到最优值,而利用改进蚁群算法仅需要进化3代即可收敛到最优解;为了进一步验证改进蚁群算法的优越性,在对更为复杂的30×30栅格模型仿真,利用传统蚁群算法与其他改进蚁群算法的收敛代数分别为52代与28代,而利用新改进蚁群算法的收敛代数仅为4代;另外,为了进一步验证改进算法的稳定性,对30×30环境模型进行连续运行30次仿真,所需平均收敛代数仅为4.97代.
文献关键词：
机器人路径规划;信息素;终距指数;改进蚁群算法
中图分类号：
作者姓名：
李东东;王雷;马康康
作者机构：
安徽工程大学 机械工程学院,安徽 芜湖 241000
文献出处：
引用格式：
[1]李东东;王雷;马康康-.基于终距指数的机器人路径规划方法研究)[J].云南大学学报（自然科学版）,2022(03):505-514
A类：
终距指数
B类：
机器人路径规划,路径规划方法,信息素浓度,反应路径,蚂蚁,最优路径,算法寻优,法思想,改进蚁群算法,一概,记功,择优,栅格环境,环境地图,最优值,可收,最优解,模型仿真,改进算法,环境模型,连续运行,平均收敛
AB值：
0.280301
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