文献类型：期刊文章

作　　者：张松灿[1,2] 普杰信[1] 司彦娜[1] 孙力帆[1]

ZHANG Songcan;PU Jiexin;SI Yanna;SUN Lifan(School of Information Engineering,Henan University of Science and Technology,Luoyang,Henan 471023,China;School of Electrical Engineering,Henan University of Science and Technology,Luoyang,Henan 471023,China)

机构地区：[1]河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023 [2]河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471023

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.U1504619);河南省国际科技合作计划(No.152102410036)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：8

起止页码：10-19

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。

关 键 词：蚁群算法 路径规划 信息素更新 融合算法  种群多样性

分 类 号：TP18]