【摘 要】
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针对传统蚁群（ant colony optimization,ACO）算法的收敛速度慢、迭代次数多、易陷入局部最优问题,提出了一种动态调整的蚁群（dynamically ant colony optimization,DACO）算法。以最优路径为参考,对传统ACO算法的信息素启发因子和期望启发因子的取值进行实验,当α的取值范围为[1,3]、β的取值范围为[7,9]时能够获得最短的路径。针对上述的取
【基金项目】
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国家自然科学基金（51805402）；
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针对传统蚁群（ant colony optimization,ACO）算法的收敛速度慢、迭代次数多、易陷入局部最优问题,提出了一种动态调整的蚁群（dynamically ant colony optimization,DACO）算法。以最优路径为参考,对传统ACO算法的信息素启发因子和期望启发因子的取值进行实验,当α的取值范围为[1,3]、β的取值范围为[7,9]时能够获得最短的路径。针对上述的取值范围,对2个参数如何取值进行实验,可知α遵循正态函数分布变化曲线、β遵循以α关于y=10为对称曲线时,算法的收敛速度加快,迭代次数减少,避免蚂蚁陷入局部最优,从而找不到最优解。搭建实验平台使用ROS机器人进行验证,结果表明:改进的算法在寻优时间上比传统蚁群算法缩短了6.05%。
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