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针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性
【机 构】
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南京信息工程大学自动化学院,南京信息工程大学滨江学院物联网工程学院
【出 处】
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南京信息工程大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2021年3期
【基金项目】
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南京信息工程大学滨江学院校级项目(2019bjyng001),南京信息工程大学无锡校区研究生创新项目。
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