文献类型：期刊文章

作　　者：李燕[1,2] 季建楠[1] 沈葭栎[1] 苏瑞[1]

LI Yan;JI Jiannan;SHEN Jiali;SU Rui(School of Automation,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044;School of the Internet of Things Engineering,Binjiang College of Nanjing University of Information Science&Technology,Wuxi 214105)

机构地区：[1]南京信息工程大学自动化学院,南京210044 [2]南京信息工程大学滨江学院物联网工程学院,无锡214105

出　　处：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》

基　　金：南京信息工程大学滨江学院校级项目(2019bjyng001);南京信息工程大学无锡校区研究生创新项目。

年　　份：2021

卷　　号：13

期　　号：3

起止页码：298-303

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、PROQUEST、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.

关 键 词：蚁群算法 栅格法 路径规划 信息素

分 类 号：TP242.6]