基于蟻群算法機器人路徑規(guī)劃的研究與改進.pdf

1、本文主要針對蟻群算法及其在移動機器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用進行了探討。分析和總結(jié)了該領(lǐng)域中目前已經(jīng)存在的各種算法的特點及不足,并根據(jù)目前研究中還存在的一些不足之處提出了相應(yīng)的改進方法。并通過計算機仿真程序驗證了這些改進算法的有效性以及與已有算法的一些比較結(jié)果,并驗證了改進算法在性能上的提高。本文所述內(nèi)容大致可分為以下幾個部分:
　　 1)移動機器人路徑規(guī)劃概述
　　 論述了移動機器人路徑規(guī)劃的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀,對現(xiàn)有的路徑規(guī)

2、劃算法做出分類,并介紹了以進化計算和群集計算為代表的智能計算路徑規(guī)劃的基本思想和實現(xiàn)方式。
　　 2)蟻群算法介紹
　　 從蟻群算法的由來及其發(fā)展歷史,比較詳細(xì)地介紹了蟻群算法的基本思想以及應(yīng)用領(lǐng)域。并從蟻群算法的原形TSP問題入手,給出了算法的基本運作框架,詳細(xì)說明了蟻群算法的實現(xiàn)過程。詳細(xì)介紹了蟻群算法在路徑規(guī)劃領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,列出并分析了己知的幾種較典型的算法的優(yōu)點及不足。
　　 3)基于警告素策略的蟻群算

3、法
　　 針對原地圖坐標(biāo)下的回轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)特殊地形路徑規(guī)劃,提出了基于”警告素”策略的規(guī)劃算法,并改進了信息素更新算法,同時采用“逆行啟發(fā)策略”并采用“逆距離啟發(fā)式-禁忌表的訪問頻度”調(diào)整函數(shù),改善了“逆行啟發(fā)”方向切換時的隨機性不可控問題。擴展了該模型蟻群算法在更多地圖環(huán)境下的適應(yīng)性。
　　 4)基于蜜糖擴散法和“減1”搜索策略的快速路徑規(guī)劃蟻群算法
　　 從改進路徑規(guī)劃問題的處理方式入手,提出了“基于蜜糖擴散法和“