典型文献
基于自适应粒子 — 蚁群算法的掘进面机器人装药路径智能优化
文献摘要：
针对我国地下矿山掘进面对孔装药效率低的问题,开展装药路径智能优化研究.基于蚁群优化算法,引入惯性权重自适应变化粒子群算法,求解信息素启发因子 α及期望值启发因子β;引入自适应信息素挥发因子ρ,根据装药路径规划问题几何特性提出自适应信息素浓度更新策略.将算法用于求解TSPLIB库中的问题,结果表明,改进算法在不同问题中求得最优解,求解精度比基本蚁群算法及几种基于蚁群算法的改进算法提高5％ ～9％.在实验室中利用机器人模拟掘进面对孔作业,对孔时间缩短约8％.实现地下矿山掘进面对孔装药路径智能优化,对孔装药效率提升,为智能矿山建设提供参考.
文献关键词：
智能矿山;装药路径;旅行商问题;蚁群优化算法;粒子群算法;惯性权重;自适应信息素
中图分类号：
作者姓名：
蒋浩辰;查正清;段云
作者机构：
北京矿冶研究总院,北京100160;矿冶科技集团有限公司,北京100160
文献出处：
引用格式：
[1]蒋浩辰;查正清;段云-.基于自适应粒子 — 蚁群算法的掘进面机器人装药路径智能优化)[J].有色金属（矿山部分）,2022(04):6-13
A类：
装药路径
B类：
蚁群算法,掘进面,智能优化,地下矿山,药效,蚁群优化算法,惯性权重,权重自适应,粒子群算法,期望值,自适应信息素,信息素挥发因子,路径规划,规划问题,几何特性,信息素浓度,更新策略,TSPLIB,改进算法,最优解,比基,智能矿山,矿山建设,旅行商问题
AB值：
0.255887
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