【摘 要】
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针对蚁群算法在移动机器人路径规划时会出现收敛速度慢、全局搜索空间大、时间长、效率低、易陷入局部最优解和出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法.在静态已知环境
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针对蚁群算法在移动机器人路径规划时会出现收敛速度慢、全局搜索空间大、时间长、效率低、易陷入局部最优解和出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法.在静态已知环境的条件下利用栅格法建立模型,基于传统蚁群算法的基础上,采用精英选择的方法加快收敛速度、自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;针对U型障碍物,提出了丢弃陷入死锁中的蚂蚁.通过仿真结果可以得到改进后的蚁群算法能够快速地搜索到最优路径,与传统蚁群算法以及改进的蚁群算法相比较,具有良好的路径寻优的能力和避障性能.
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