机器人路径规划的改进粒子群-蚁群算法

作者：张真诚

来源：电子测量技术, 2021, 44(08): 65-69.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2105919

• 路径规划
• 粒子群算法
• 蚁群算法
• 启发函数
• 信息素增量系数

针对传统蚁群算法的易陷入局部最优、求解精度低的缺点,提出了一种改进的粒子群-蚁群算法进行最优路径的求解。该算法采用具有线性递减惯性权重系数的粒子群算法进行路径预规划,由此得到蚁群算法的初始信息素分布;同时,通过在蚁群算法中引入了新的启发函数、线性递减的挥发系数和按路径长度排序的信息素增量系数,使算法的收敛速度得到提高。实验结果表明,该算法在两种环境下路径长度的误差分别为0%和0.929 7%,与传统算法相比,该算法具有更高的求解精度。

• 单位
  电子工程学院; 青岛科技大学