【摘 要】
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针对传统蚁群算法在全局静态环境下,搜寻一条由起点到终点的最优路径时,初始信息素缺乏、易陷入局部最优且收敛速度差的问题,提出一种遗传算法和蚁群算法结合求解路径规划问题的方法。首先,利用栅格法建立机器人行走环境模型;其次,为解决蚁群算法初始信息素缺乏的问题,对遗传算法每次迭代得到的种群根据适应度进行排序,利用截断选择,选取种群前50%的较优个体,利用初始信息素产生规则来设置蚁群算法所需的初始信息素;设计控制策略,控制遗传算法向蚁群算法的转换时间;最后,利用蚁群算法搜索路径,根据信息素更新策略更新信息素,采用简
【机 构】
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西华师范大学数学与信息学院,西华师范大学计算方法与应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(11871059),四川省教育厅自然科学基金(18ZA0469),西华师范大学英才科研基金(17YC385)。
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针对传统蚁群算法在全局静态环境下,搜寻一条由起点到终点的最优路径时,初始信息素缺乏、易陷入局部最优且收敛速度差的问题,提出一种遗传算法和蚁群算法结合求解路径规划问题的方法。首先,利用栅格法建立机器人行走环境模型;其次,为解决蚁群算法初始信息素缺乏的问题,对遗传算法每次迭代得到的种群根据适应度进行排序,利用截断选择,选取种群前50%的较优个体,利用初始信息素产生规则来设置蚁群算法所需的初始信息素;设计控制策略,控制遗传算法向蚁群算法的转换时间;最后,利用蚁群算法搜索路径,根据信息素更新策略更新信息素,采用简
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