动态随机ACO移动机器人路径规划及二次优化
Machinery Design & Manufacture（2023）
摘要
针对移动机器人路径规划问题,提出了一种包含改进蚁群算法和非必要转折点去除算法两部分的新方法.利用改进蚁群算法得到初始路径,随后去除路径中非必要转折点以达到二次优化的效果.在基本蚁群算法的基础上,为了提高算法的全局搜索能力,提出了加入动态随机机制的转移概率更新策略,旨在向每只蚂蚁选择下一点的过程中增加一定随机性,以便于算法跳出局部最优点.另一方面,提出了一种非必要转折点优化算法,该算法可以去除路径中的非必要转折点以减少路径长度.仿真结果显示,改进蚁群算法在解平均值、最大值、标准差和收敛速度四个方面均优于基本蚁群算法.同时,非必要转折点去除算法可以进一步减少路径长度.
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