基于IA*-ACO算法的图书管理机器人路径规划算法
王珊珊
武汉铁路职业技术学院 湖北武汉 430205
摘要：通常机器人路径规划需要在保证准确性与高效性的同时,还必须具备多目标处理的能力.鉴于此,文章提出了一种新的机器人路径规划混合算法.通过函数动态加权、跳点搜索优化策略和智能障碍膨胀创新地改进了 A*算法,结合ACO算法形成了面向图书管理机器人的路径规划算法.经实验测试实现了算法寻优精度和收敛性能的有效提升,所提算法在ei176数据集上路径解的最优值为5 m、平均值为27.5m、最优误差率达到0.5％,最优路径长度较A*算法和深度优先搜索算法至少分别降低25.1％、18.3％.经实际应用满足了在图书管理机器人工程上的应用,采用改进A*及蚁群优化算法的机器人系统,其最优路径长度、实际移动路径和运行时间最大限度减少39.7％、36.1％和4.3s,表明了研究提出的算法具备合理规划多目标路径的优越能力,在图书管理自动化方面具有重要价值.
关键词：A*算法蚁群优化算法路径规划移动机器人自适应策略
论文发表日期：2025-08-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 64-67 )