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《改進型蟻群算法的全局路徑規(guī)劃仿真研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在應用文檔-天天文庫。
1、第43卷第6期航空計算技術Vo1．43No．62013年11月AeronauticalComputingTechniqueNOV．2013改進型蟻群算法的全局路徑規(guī)劃仿真研究張鵬，徐曉旭(1．中國民航大學工程技術訓練中心，天津300300；2．中國民航大學航空自動化學院，天津300300)摘要：針對傳統蟻群算法收斂較慢的問題，提出了一種在復雜環(huán)境下全局路徑規(guī)劃的改進型蟻群算法。利用鏈接圖法建立了路徑規(guī)劃的空間模型；借鑒狼群分配原則對信息素進行更新；在縮小搜索區(qū)域，提高搜索效率的過程中，引入了啟發(fā)式概率公式和啟發(fā)函數；通過
2、參數自適應調整策略，進一步對最優(yōu)解進行了優(yōu)化。將基于Dijkstra算法的初始路徑規(guī)劃和改進后蟻群算法的規(guī)劃結果進行了仿真對比，結果表明，改進后蟻群算法的全局優(yōu)化性能較好，具有一定的有效性和可行性。關鍵詞：全局路徑規(guī)劃；改進型蟻群算法；鏈接圖；啟發(fā)函數；Dijkstra算法中圖分類號：0232文獻標識碼：A文章編號：1671．654X(2013)06．0001．04SimulationResearchonGlobalPathPlanningBasedonImprovedAntColonyAlgorithmZHANGPen
3、g，XUXiao—XU(1．EngineeringTechniquesTrainingCenter，CivilAviationUniversityofChina，Tianfin300300，China；2．AeronauticalAutomationCollege，CivilAviationUniversityofChina，Tianjin300300，China)Abstract：Animprovedantcolonyalgorithmonglobalpathplanningispresentedinacomplexe
4、nviron—menttosolvetheproblemofslowconvergenceintraditionalantcolonyalgorithm．UsingtheMAKLINKgraphmethodtoestablishapathplanningspatialmodel；drawingtheassignmentruleofwolfcolonytoup—datethepheromone；theheuristicsprobabilityformulaandtheheuristicfunctionisintroduce
5、dintheprocessofnarrowingsearchareasandimprovingsearchefficiency；furthermore，theoptimalsolutionhasbeenfurtheroptimizedbyparameteradaptivestrategy．Finally，thesimulationresultsthroughcomparingthepathplanningbasedonDijkstraalgorithmandimprovedantalgorithmshowsthatthe
6、improvedantcolonyalgorithmhasabetterglobaloptimizationperformance，andhasacertaineffectivenessandfeasibil-ity．Keywords：globalpathplanning；improvedantcolonyalgorithm；maklinkgraph；heuristicfunction；Dijk—straalgorithm引言于Dijkstra算法在鏈接圖建立的空間模型中求得最短路徑，然后在得到全局最優(yōu)路徑過程中，結合粒
7、子群算路徑規(guī)劃作為移動機器人和無人飛行器自主導航法對路徑進行了優(yōu)化。文獻[4]以最近節(jié)點選擇和動的關鍵技術之一，已經成為目前國內外研究的一大熱態(tài)信息更新策略來加速全局收斂，以一種獨特的變異點?。路徑規(guī)劃問題是指在有障礙物的工作環(huán)境中，策略來加快局部尋優(yōu)，使收斂速度大幅度提高。文獻依據某個或某些優(yōu)化準則(如工作代價最小、行走路線[5]提出一種基于分布均勻度的自適應蟻群算法，對最短、行走時間最短等)搜索出一條從起始點到目標點不同路徑上的信息素增量賦予一個不同的權值，自適的最優(yōu)或近似最優(yōu)的、安全的、避障的運動路徑j。應地調整路
8、徑選擇概率和信息量更新策略，以求加速近年來，蟻群算法因其并行分布式計算、魯棒性較收斂和防止停滯現象。。J。好、易與其他啟發(fā)式算法相結合等優(yōu)點，被國內外學者針對動態(tài)路徑規(guī)劃問題，本文基于改進型的蟻群廣泛應用到求解路徑規(guī)劃問題中，并取得了顯著的成算法仿真研究了全局路徑規(guī)劃。改進策略包括借鑒狼果。文獻[3]提出了一種分步路
