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针对传统蚁群优化(ACO)算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点,通过修改启发函数和信息素分配机制提出了一种改进的ACO算法.利用栅格法将改进的ACO算法应用于机器人路径规划.实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,路径规划长度更短.
改进的蚁群优化算法在机器人路径规划中的应用
【摘 要】
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针对传统蚁群优化(ACO)算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点,通过修改启发函数和信息素分配机制提出了一种改进的ACO算法.利用栅格法将改进的ACO算法应用于机器人路径规
【机 构】
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成都信息工程大学应用数学学院
【出 处】
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内江师范学院学报
【发表日期】
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2019年12期
【基金项目】
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2019年省级科技计划项目（19ZDYF0147);2017年成都市科技惠民技术研发项目(2015-HM01-00533-SF)
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