文献类型：期刊文章

作　　者：陈志[1] 韩兴国[1]

CHEN Zhi;HAN Xing-guo(College of Mechanical Engineering,Guilin University of Aeronautics and Astronautics,Guilin 541000,China)

机构地区：[1]桂林航天工业学院机械工程学院,广西桂林541000

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(51965014);广西自然科学基金项目(2018JJA160218);广西高校中青年教师科研基础能力提升基金项目(2020KY21022)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：8

起止页码：2388-2395

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。构建不等分配初始信息素以避免算法初始搜索的盲目性,使用伪随机状态转移规则选择路径,根据当前最优解和迭代次数计算状态转移概率,自适应地调整确定选择和随机选择的比例,引入最优解和最差解改进全局信息素更新方法,利用动态惩罚方法解决死锁问题。实验结果表明,改进的蚁群算法在全局最优搜索能力和收敛速度上得到了很大提高,失去的蚂蚁数量较其它算法更少,验证了改进蚁群算法的有效性和优越性。

关 键 词：路径规划 蚁群算法 移动机器人 信息素 死锁

分 类 号：TP391]