基于自适应粒子 — 蚁群算法的掘进面机器人装药路径智能优化

摘要：

针对我国地下矿山掘进面对孔装药效率低的问题,开展装药路径智能优化研究.基于蚁群优化算法,引入惯性权重自适应变化粒子群算法,求解信息素启发因子 α及期望值启发因子β;引入自适应信息素挥发因子ρ,根据装药路径规划问题几何特性提出自适应信息素浓度更新策略.将算法用于求解TSPLIB库中的问题,结果表明,改进算法在不同问题中求得最优解,求解精度比基本蚁群算法及几种基于蚁群算法的改进算法提高5％ ～9％.在实验室中利用机器人模拟掘进面对孔作业,对孔时间缩短约8％.实现地下矿山掘进面对孔装药路径智能优化,对孔装药效率提升,为智能矿山建设提供参考.

关键词：智能矿山、装药路径、旅行商问题、蚁群优化算法、粒子群算法、惯性权重、自适应信息素

所属期刊栏目：74

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市西城区优秀人才培养资助项目;包钢钢联股份科研项目

在线出版日期：2022-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：6-13