【摘 要】
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针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法。初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息素浓度的挥发公式,使其服从高斯分布,使信息素挥发动态化。仿真结果表明:改进后的蚁群算法收敛速度更快,收敛性能更稳定,缩短了寻径距离,使机器人有效避开障碍物,在移动机器人路径规划方面有很好的实用性。
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针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法。初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息素浓度的挥发公式,使其服从高斯分布,使信息素挥发动态化。仿真结果表明:改进后的蚁群算法收敛速度更快,收敛性能更稳定,缩短了寻径距离,使机器人有效避开障碍物,在移动机器人路径规划方面有很好的实用性。
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