动态环境下蚁群算法的路径规划研究

摘要：

针对传统蚁群算法在搜索寻优过程中易于陷入局部最优、搜索前期蚂蚁容易陷入死锁,以及收敛速度较慢的缺陷,利用扩展树随机优化原则,创建虚拟路径和蚁群更新域信息更新原则,提出改进信息素的更新方式;采用局部子起点再规划策略解决蚂蚁死锁问题,加快算法收敛速度.随后,针对传统蚁群算法对动态环境下路径规划适应度低的问题,基于预测控制理论,通过在路径规划过程中加入不断刷新的滚动窗口,使得移动机器人更好地避开动态障碍物.仿真结果表明,改进蚁群算法更加适合移动机器人实际所处环境的路径规划.

关键词：路径规划;蚁群算法;动态环境;滚动窗口

所属期刊栏目：35

分类号：TP18;TP242(自动化基础理论)

资助基金：安徽省科技重大专项2020b05050002

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-31,34