【摘 要】
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蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与软件学院,韩国培材大学游戏工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61772365),天津市科技计划资助项目(17ZLZXZF00310),十三五国家重点研发计划激光制造重点专项资助项目(2017YFB1103003),韩国高等教育财团国际学术交流资助项目
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蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部最优解的问题,本文设计了具有负反馈机制的改进的蚁群算法,并以此来解决机器人路径规划问题。该算法利用搜索的历史信息,并通过获得失败经验,指导蚁群在优化过程中探索未知空间。该算法旨在利用负反馈来改善解的多样性,从而获得最优路径。实验结果验证所提改进算法在路径规划问题上有明显优势。
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