【摘 要】
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针对蚁群算法在进行路径规划时存在收敛速度慢、寻优结果差、搜索不全面等问题,提出了一种融合粒子群与蚁群算法的路径规划算法,改变按照经验选取的惯常模式,利用粒子群算法
【基金项目】
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国家工信部2017年智能制造综合标准化与新模式应用项目
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针对蚁群算法在进行路径规划时存在收敛速度慢、寻优结果差、搜索不全面等问题,提出了一种融合粒子群与蚁群算法的路径规划算法,改变按照经验选取的惯常模式,利用粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化。建立栅格地图,设置算法禁忌表,将蚁群算法搜索路径时的重要参数作为粒子群的位置信息,设计粒子群算法的适应值评价函数,引导粒子朝着评价指数高的方向收敛,运行蚁群算法求解机器人路径规划问题。仿真结果表明:该方法能改善蚁群算法的综合性能,实现机器人路径的快速规划。
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