【摘 要】
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单一的蚁群算法在路径搜索前期具有盲目性,导致收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而传统的人工势场法在凹形障碍物时避障困难。将人工势场法与蚁群算法结合,提出一种由势场力引
【基金项目】
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中国国家自然科学基金面上基金项目(61873174),辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0681),中国建设教育协会教育教学科研项目(2019161)
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单一的蚁群算法在路径搜索前期具有盲目性,导致收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而传统的人工势场法在凹形障碍物时避障困难。将人工势场法与蚁群算法结合,提出一种由势场力引导的蚁群算法。算法将人工势场法中的力因素转化为一种蚁群算法里的信息素权值,能够在开始时加快蚁群算法的收敛速度,并随着迭代次数增加逐渐降低力因素对蚂蚁的影响,在陷入局部最优时通过回退降低了蚁群算法陷入局部最优的可能性。又增加了路径曲线距障碍物距离的设置,使其更贴近现实应用。最后使用该算法与其它类似势场蚁群算法进行了仿真比较,在条件一致的情况下,文
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