论文摘要
在机器人路径规划与避障算法中,遗传算法具有快速全局搜索能力,但是没有利用系统中反馈的信息。蚁群算法具有很好的信息反馈性,但是由于初期信息素匮乏导致求解速度较慢,易陷入局部最优。提出了一种动态融合的方法,在算法初期通过遗传算法生成蚁群算法的初始信息素分布,后期采取蚁群算法动态融合遗传算子的方法。通过路径规划仿真及实验分析,该动态融合算法不仅提高了收敛速度,而且改善了蚁群算法易陷入局部最优的问题;同时引入了动态避障策略,从而达到了更好的路径规划效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李郁峰,李魁武,潘玉田,郭保全,余红英
关键词: 路径规划,遗传算法,蚁群算法,动态融合
来源: 火炮发射与控制学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 自动化技术
单位: 中北大学电气与控制工程学院,西北机电工程研究所
基金: 山西省应用基础研究计划项目(201601D102029)
分类号: TP18;TP242
DOI: 10.19323/j.issn.1673-6524.2019.04.009
页码: 42-46+50
总页数: 6
文件大小: 1160K
下载量: 483
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