【摘 要】
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针对蚁群算法进行路径规划时,收敛速度慢,容易陷入“自锁”,且不易寻找到最优路径等问题,提出了一种融合蚁群-A*算法来进行求解。引入A*算法的估价函数,对蚁群算法的启发函数
【机 构】
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西安工程大学机电工程学院,航空工业西安飞机工业（集团）有限责任公司工具管理中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61701384),中国纺织工业联合会科技指导计划项目(2016090),西安工程大学博士科研启动基金(BS201834)
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针对蚁群算法进行路径规划时,收敛速度慢,容易陷入“自锁”,且不易寻找到最优路径等问题,提出了一种融合蚁群-A*算法来进行求解。引入A*算法的估价函数,对蚁群算法的启发函数和信息素更新方式进行改进调整,降低其陷入“自锁”的可能性,从而能够快速寻找到最优的路径。最后用Matlab进行仿真实验,实验结果表明:算法在收敛速度上提高了近40%,并且在环境模型1和2中的最优路径分别为35.6706 m和29.7990 m,优于蚁群算法的37.7990 m和32.2132 m。
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