基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划
潘杰
中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,221116
摘要：针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰，以及传统蚁群算法（ACA）易出现的早熟、陷入局部最优等问题，提出一种改进ACA以用于路径规划。首先，在ACA中融入遗传算子，利用交叉与变异操作来扩大解的搜索空间，提升解的全局性。然后，引入简化与平滑操作优化算子，对所寻路径做进一步处理，消除路径中不必要的尖峰，提高其平滑性。栅格环境下的机器人路径规划仿真结果表明，与A^＊以及传统ACA相比，所提算法能够得到更为平滑的最短路径。
关键词：移动机器人路径规划蚁群算法遗传算子优化算子
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金项目(60804022)国家自然科学基金项目(60974050)国家自然科学基金项目(61072094)教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET08-0836)教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-100765)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 108-113 )
英文信息