【摘 要】
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针对地形复杂、地貌特征易改变和不具有先验性的火场中消防机器人的路径规划,在经典蚁群算法的基础上,提出了一种自适应改进蚁群算法来解决经典蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解和效率低等问题。算法对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优值、平均值和最差值,构成自适应算子,并将自适应算子引入信息素的更新中。Matlab仿真实验表明,自适应改进蚁群算法得到最优路径的概率能达到90%,明显优于其他对比算法,同时也具有较快的收敛速度。
【基金项目】
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北京市科委科技计划资助项目(Z191100001419009)。
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针对地形复杂、地貌特征易改变和不具有先验性的火场中消防机器人的路径规划,在经典蚁群算法的基础上,提出了一种自适应改进蚁群算法来解决经典蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解和效率低等问题。算法对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优值、平均值和最差值,构成自适应算子,并将自适应算子引入信息素的更新中。Matlab仿真实验表明,自适应改进蚁群算法得到最优路径的概率能达到90%,明显优于其他对比算法,同时也具有较快的收敛速度。
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