【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度慢、效率低以及易陷入局部最优的一系列问题,提出改进的A^*蚁群算法。为降低蚁群死锁、停滞的概率,先将栅格地图进行处理。其次为了提高蚁群的效率,引进
【机 构】
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江南大学物联网应用技术教育部工程中心
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针对蚁群算法收敛速度慢、效率低以及易陷入局部最优的一系列问题,提出改进的A^*蚁群算法。为降低蚁群死锁、停滞的概率,先将栅格地图进行处理。其次为了提高蚁群的效率,引进A^*算法确定蚁群的初始信息素,同时改进蚁群信息素更新方式,从而提高算法的收敛速度;针对局部最优的问题,提出将蚁群中的启发函数进行改进,不仅考虑到可行栅格中的最短距离,还考虑到目标点的位置,并且引入简化算子对蚁群的路径进行优化。通过4组仿真对比,改进的A^*蚁群算法效果显著。
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