检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:柳长安[1] 鄢小虎[1] 刘春阳[1] 吴华[1]
机构地区:[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
出 处:《电子学报》2011年第5期1220-1224,共5页Acta Electronica Sinica
基 金:国家自然科学基金(No.60775058);教育部科学技术研究重点项目基金(No.107028);中央高校基本科研业务费专项基金(No.108G07)
摘 要:本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.The dynamic path planning for mobile robot based on improved ant colony optimization algorithm is presented.Firstly,to increase the convergence speed,the heuristic function modified adaptively according to the target point is proposed.To avoid the local optimum,the rule updating the pheromone based on the assignment rule of wolf colony is proposed.Secondly,to optimize the performance of the improved ant colony,the important parameters of the improved ant colony optimization algorithm are optimized by the particle swarm optimization.Finally,the dynamic path planning for mobile robot based on improved ant colony optimization algorithm is implemented and the simulation experiments are finished.From the results,it can see that the dynamic path planning method is viable and efficient.
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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