文献类型：期刊文章

作　　者：赵静[1,2] 汤云峰[1,2] 蒋国平[1,2] 徐丰羽[1,2] 丁洁[1,2]

ZHAO Jing;TANG Yunfeng;JIANG Guoping;XU Fengyu;DING Jie(College of Automation&College of Artificial Intelligence,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China;Jiangsu Engineering Lab for IoT Intelligent Robots,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China)

机构地区：[1]南京邮电大学自动化学院、人工智能学院,江苏南京210023 [2]南京邮电大学江苏省物联网智能机器人工程实验室,江苏南京210023

出　　处：《南京邮电大学学报（自然科学版）》

基　　金：江苏省“六大人才高峰”(JY-081)资助项目

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：73-78

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决蚁群算法在移动机器人路径规划应用中的不足,通过改进启发函数和信息素挥发因子来提升算法的性能。首先,利用栅格法的便捷性对环境进行建模,对每个栅格进行标记,使蚁群从初始栅格移动到目标栅格进行路径搜索;然后,构造新的启发函数以提高蚂蚁搜索的目的性及算法的运算速度;最后,使挥发因子自适应变化,保证蚂蚁在全面地搜索路径时也能够快速收敛。多次实验的结果证明,在有较多障碍物的情况下,改进的算法能够帮助移动机器人快速寻找到最优路径。

关 键 词：蚁群算法 机器人 自适应 启发函数

分 类 号：TP181]