典型文献
自适应蚁群算法在机器人路径规划的应用
文献摘要：
利用基本蚁群算法求解机器人路径规划问题时,存在算法初期探索盲目、跳出局部最优解困难和搜索效率低等问题.为了克服上述缺点,对蚁群算法中全局初始信息素浓度分布、启发式信息函数、状态转移规则等三个方面进行改进.首先,通过构建算法初始信息素浓度的不均匀分布降低初始阶段搜索的盲目性.其次,改进启发式信息函数,增强局部启发式的可见性,并通过随迭代自适应调整的启发式信息对路径进行相应的选择.最后,在状态转移规则中,根据相邻两次迭代中最短路径解的优劣情况动态控制状态的转移.基于栅格地图的仿真对比实验表明,自适应蚁群算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.
文献关键词：
机器人;路径规划;蚁群算法;信息素
中图分类号：
作者姓名：
王子扬;夏学文
作者机构：
闽南师范大学计算机学院,福建漳州363000;闽南师范大学物理与信息工程学院,福建漳州363000
文献出处：
引用格式：
[1]王子扬;夏学文-.自适应蚁群算法在机器人路径规划的应用)[J].闽南师范大学学报（自然科学版）,2022(03):38-45
A类：
B类：
自适应蚁群算法,机器人路径规划,规划问题,跳出局部,局部最优解,解困,搜索效率,初始信息素,信息素浓度,浓度分布,启发式信息,状态转移规则,不均匀分布,初始阶段,盲目性,可见性,自适应调整,最短路径,动态控制,栅格地图,仿真对比,收敛速度
AB值：
0.306396
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