【摘 要】
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针对机器人在已知静态工作环境中运动路径的快速选择和判优,提出一种改进蚁群优化算法.该算法首先对机器人的静态工作空间进行凸策略处理,从环境上降低了搜索的盲目性和落入
【机 构】
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平顶山学院软件学院,哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
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针对机器人在已知静态工作环境中运动路径的快速选择和判优,提出一种改进蚁群优化算法.该算法首先对机器人的静态工作空间进行凸策略处理,从环境上降低了搜索的盲目性和落入陷阱的可能性,并在此基础上加入一种优胜劣汰策略,进一步提高了算法的时间性能、最佳性能和鲁棒性.实验结果表明改进的蚁群优化算法不仅克服了易于陷入局部最优解及运算量大的缺陷,而且也大幅度提高了算法的运算效率.
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