【摘 要】
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针对基本人工鱼群算法路径规划时存在全局择优精度偏低,易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工鱼群算法.通过引入变指数函数的动态视野和泊松分布特征函数优化拥挤度和转换因子,结合栅格法构建巡检时的环境模型,模拟巡检时机器人的工作情况,规划巡检的最优路线.结果表明:改进的人工鱼群算法可以较好完成巡检任务,在多设备巡检中,相比于基本人工鱼群算法路径长度缩短了4.7％,运行时间减少了19.4％;与基本蚁群算法和改进蚁群算法相比,虽然在路径长度上优势不明显,但是在运行时间上分别缩短了81.3％和77.4％.
【机 构】
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黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,哈尔滨150022
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针对基本人工鱼群算法路径规划时存在全局择优精度偏低,易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工鱼群算法.通过引入变指数函数的动态视野和泊松分布特征函数优化拥挤度和转换因子,结合栅格法构建巡检时的环境模型,模拟巡检时机器人的工作情况,规划巡检的最优路线.结果表明:改进的人工鱼群算法可以较好完成巡检任务,在多设备巡检中,相比于基本人工鱼群算法路径长度缩短了4.7％,运行时间减少了19.4％;与基本蚁群算法和改进蚁群算法相比,虽然在路径长度上优势不明显,但是在运行时间上分别缩短了81.3％和77.4％.
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