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扩散强制蚁群算法求解越野机器人路径规划

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针对越野运输机器人路径规划问题,提出了一种扩散强制蚁群算法,该算法首先通过设置信息素极值限制信息素增长防止算法停滞,其次通过信息素扩散策略加大较近蚂蚁之间的交流协作从而提高算法的收敛速度和精度,再采用强制刺激策略来刺激陷入停滞的算法使其脱离局部最优继续搜寻最优解,提高算法搜索范围和粒子多样性,最后用扩散强制蚁群算法、传统蚁群算法、遗传算法、萤火虫算法对四个不同的野外环境求解,结果证明该算法能显著提高运输机器人寻找路径的速度提升工作效率,对该问题有良好的适应性.
Diffusion Forced Ant Colony Algorithm for Path Planning of off-Road Robots

宋阿妮、包贤哲、付波

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湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北 武汉 430068

扩散 强制 蚁群算法 运输机器人 越野 路径优化

湖北省自然科学基金国家自然科学基金

2014CFB58161072130

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.(12)
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