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动态环境下蚁群算法的路径规划研究

胡国栋  陈波  欧凤琴  
【摘要】:针对传统蚁群算法在搜索寻优过程中易于陷入局部最优、搜索前期蚂蚁容易陷入死锁,以及收敛速度较慢的缺陷,利用扩展树随机优化原则,创建虚拟路径和蚁群更新域信息更新原则,提出改进信息素的更新方式;采用局部子起点再规划策略解决蚂蚁死锁问题,加快算法收敛速度。随后,针对传统蚁群算法对动态环境下路径规划适应度低的问题,基于预测控制理论,通过在路径规划过程中加入不断刷新的滚动窗口,使得移动机器人更好地避开动态障碍物。仿真结果表明,改进蚁群算法更加适合移动机器人实际所处环境的路径规划。

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