典型文献
基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究
文献摘要：
针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域.首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题.实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了 12％,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了 67％和82％.
文献关键词：
蚁群算法;路径规划;全局视野;双种群;自适应步长
中图分类号：
作者姓名：
马飞宇;瞿中
作者机构：
重庆邮电大学软件工程学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]马飞宇;瞿中-.基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究)[J].计算机应用研究,2022(06):1705-1709
A类：
B类：
双种群,全局视野,蚁群算法,移动机器人路径规划,规划研究,收敛速度,速度慢,逼近,最优解,并行结构,相互协作,最优路径,自适应步长,法因,最优步长,研究信息,信息素初始化,信息素更新,更新方式,运行初期,比方,真地,平均路径长度,长度优化,迭代次数,运行时间
AB值：
0.338878
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