典型文献
改进蚁群算法在物流机器人路径规划上的研究
文献摘要：
传统蚁群算法在进行路径规划时存在收敛速度较慢,容易出现局部最优化,并且在复杂的环境中算法效率大幅下降的问题,提出一种优化的蚁群算法.该改进算法在路径搜寻的每一次迭代过程中,信息素会按改进规则重新分布.改进的算法通过动态调整状态转移概率,使算法避免停滞,避免产生局部最优化问题.在解决蚂蚁死锁问题方面提出清除策略,能够有效加快算法收敛速度,提高路径规划算法的鲁棒性.从仿真结果可以看出,相同环境下,本文改进算法搜索的最优路径长度,对比基本蚁群算法减少8.53％,对比已发表文献算法减少5.60％,搜索效率对比基本蚁群算法提升65.38％,对比已发表同篇文献中改进算法效率提升53.63％.
文献关键词：
蚁群算法;路径规划;动态更新;清除策略
中图分类号：
作者姓名：
于莲芝;秦天
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]于莲芝;秦天-.改进蚁群算法在物流机器人路径规划上的研究)[J].智能计算机与应用,2022(10):62-67
A类：
B类：
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AB值：
0.4627
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