基于改进蚁群算法的无人船路径规划研究  

Unmanned Surface Vessel Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm

作　　者：王成[1] 任佳[1] 张育 Wang Cheng;Ren Jia;Zhang Yu(School of Information and Communication Engineering,Hainan University,Haikou 570228,China)

机构地区：[1]海南大学信息与通信工程学院,海南海口570228

出　　处：《海南大学学报（自然科学版）》2021年第3期242-250,共9页Natural Science Journal of Hainan University

基　　金：海南省自然科学基金(619MS030);国家自然科学基金和澳门科技发展联合基金(61961160706,0066/2019/AFJ);海南大学科研基金(KYQD(ZR)1859);海南省高等学校教育教学改革研究项目(Hnig2018ZD-6)。

摘　　要：对于蚁群算法无人船路径规划问题,针对传统蚁群算法初期搜索效率低问题、收敛速度低问题、陷入死锁路径问题,分别采用初始信息素不均匀分配、引入权重因子和改进蚁群信息更新规则、对最后两步信息素进行惩罚等方法进行改进,通过同初始条件下3种蚁群算法的对比试验仿真结果显示,该方法取得了较好的成果.Aimed at the unmanned surface vessel path planning problem,in the report,in order to solve the low efficiency problem,the low convergence speed problem,and the deadlock problem at the early stage of traditional ant colony algorithm,the initial pheromone uneven distribution,introducing weighting factor,improving ant colony information update rules,punishing the pheromone of the last two steps,were used to improve the initial method. The simulation results of the comparative tests indicated that the improved method achieves good results.

关 键 词：蚁群算法 信息素更新 无人船 路径规划 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]