典型文献
一种蚁群算法与自适应机制的路径规划算法优化
文献摘要：
针对目前移动机器人的路径规划问题,提出一种新的自适应机制建立信息素更新策略,通过增加自适应阈值以及优化蚁群算法生成的路径,使得生成的路径符合真实运动轨迹,提高移动机器人在行走过程中对未知环境的适应性和高效性.首先建立栅格地图和输入初始信息素和设置算法参数,将蚂蚁置于起点并计算当前状态转移概率.然后将获取到的当前自适应阈值与状态转移概率进行比较,根据比较结果选择蚂蚁行走的下一节点,更新路径直到蚂蚁到达终点,直到这一代M只蚂蚁全部遍历.最后动态更新信息启发因子α、期望启发因子β和信息素,重复步骤直到迭代完成,对生成的路径进行优化处理并输出最优路径.实验和应用表明,该方法解决了移动机器人在路径规划开始时缺乏信息素的问题,加快收敛速度,更符合移动机器人行进的运动轨迹,适用于未知动态环境中移动机器人的路径规划.
文献关键词：
移动机器人;蚁群算法;信息素;自适应机制;运动轨迹
中图分类号：
作者姓名：
李奇才;舒远仲;洪宇轩
作者机构：
南昌航空大学信息工程学院,南昌 330063
文献出处：
引用格式：
[1]李奇才;舒远仲;洪宇轩-.一种蚁群算法与自适应机制的路径规划算法优化)[J].机械科学与技术,2022(07):1095-1101
A类：
B类：
自适应机制,路径规划算法,算法优化,前移,移动机器人,规划问题,机制建立,立信,信息素更新策略,自适应阈值,优化蚁群算法,运动轨迹,未知环境,栅格地图,初始信息素,算法参数,蚂蚁,状态转移概率,取到,一节,更新路径,路径直,遍历,动态更新,新信息,优化处理,最优路径,实验和应用,划开,乏信息,快收敛,收敛速度,人行,未知动态环境
AB值：
0.337296
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