典型文献
多因素A蚁群算法的机器人路径规划
文献摘要：
针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在迭代稳定次数过多、求解目标单一等问题,提出一种多因素A*蚁群算法.通过栅格法搭建机器人工作地图,并规定行进方式以保证路线的安全性;利用改进A*算法得到的路径设定地图的初始信息素,降低蚁群算法前期搜索盲目性;引入路径的转弯次数、颠簸程度作为蚁群选择道路的考量因素,避免路径规划以距离作为唯一目的,以满足机器人的实际工作需求;引入启发函数动态调节因子,让启发函数的作用随着迭代次数增加而减弱,避免蚁群算法陷入局部最优.仿真实验表明,改进算法迭代次数减少,且路径综合性能指标优于对比文献算法和传统算法.
文献关键词：
A*算法;蚁群算法;多因素;机器人;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
徐劲力;柳佳;司马立萱
作者机构：
武汉理工大学机电工程学院,武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]徐劲力;柳佳;司马立萱-.多因素A蚁群算法的机器人路径规划)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(08):21-25
A类：
B类：
蚁群算法,机器人路径规划,全局路径规划,标单,栅格法,工作地,初始信息素,盲目性,引入路径,转弯次数,颠簸,考量因素,启发函数,动态调节,调节因子,迭代次数,局部最优,改进算法,综合性能指标,传统算法
AB值：
0.370661
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
