【摘 要】
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在机器人路径规划问题中,蚁群算法作为经典的优化算法,相比于传统的数学方法在求解最优化问题时具有较强的求解能力,同时蚁群系统具有鲁棒性和简单性,因此常用于对各种问题的
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目计划(20A120007)
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在机器人路径规划问题中,蚁群算法作为经典的优化算法,相比于传统的数学方法在求解最优化问题时具有较强的求解能力,同时蚁群系统具有鲁棒性和简单性,因此常用于对各种问题的最优化研究。但是蚁群算法也存在一些不足之处,初期信息素表达能力缺失,盲目搜索进而导致收敛速度慢,信息素表达能力的局限性使得算法易陷入局部最优甚至使算法循环停滞不前。针对这一情况,在简单蚁群算法的基础上,引入遗传算法和非线性强化局部搜索能力寻找全局最优,同时对信息素更新方式进行优化,加快计算初期算法的收敛速度。最后在MATLAB仿真平台上对算法进
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