典型文献
一种面向室内AGV路径规划的改进蚁群算法
文献摘要：
针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法.该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性.通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6％和59.4％转弯次数的基础上,提升87.5％和100％的收敛速度,验证了本文算法的优越性.最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中,进一步验证了算法的实用性.
文献关键词：
路径规划;蚁群算法;AGV;B样条平滑
中图分类号：
作者姓名：
肖金壮;余雪乐;周刚;孙可可;周振
作者机构：
河北大学电子信息工程学院 保定 071000
文献出处：
引用格式：
[1]肖金壮;余雪乐;周刚;孙可可;周振-.一种面向室内AGV路径规划的改进蚁群算法)[J].仪器仪表学报,2022(03):277-285
A类：
QBot2e
B类：
AGV,路径规划,改进蚁群算法,复杂环境,全局搜索,搜索效率,收敛速度,速度慢,转弯次数,动态更新,不同等级,蚂蚁,信息素,距离函数,改善路径,路径搜索,转移策略,局部最优解,最优路径,样条曲线,提高路径,平滑性,不同规模,传统算法,算法应用,自动导引车
AB值：
0.40388
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