典型文献
改进蚁群算法在路径规划中的应用
文献摘要：
针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法.根据路径性能指标建立多目标性能评估模型,对最优路径进行多指标优化;采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选,提高算法的收敛速度;当搜索路径进入不可行区域时,采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点,构造可行路径,减少死锁蚂蚁数量;若算法无法避开障碍或者进入停滞状态,则进行种群重新初始化,增加物种多样性,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,改进后的算法收敛速度更快、收敛精度更高、稳定性更好.
文献关键词：
蚁群算法;路径规划;多目标评估模型;归档更新;自适应路径补偿
中图分类号：
作者姓名：
杨北辰;余粟
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]杨北辰;余粟-.改进蚁群算法在路径规划中的应用)[J].计算机应用研究,2022(11):3292-3297,3314
A类：
归档更新,自适应路径补偿,多目标评估模型
B类：
改进蚁群算法,机器人路径规划,收敛速度,速度慢,局部最优,优等,路径性能,目标性,性能评估,最优路径,多指标优化,路径方案,更新策略,搜索路径,不可行,补偿策略,可行路径,死锁,蚂蚁,避开,停滞,初始化,物种多样性,收敛精度
AB值：
0.30382
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