自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划
针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法.首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验.结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升.
路径规划;萤火虫算法;蚁群算法;参数优化;自适应算法
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TP242(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61603127
2022-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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