改进的蚁群优化算法在机器人路径规划中的应用

作者：李毅; 胡建成^*

来源：内江师范学院学报, 2019, 34(12): 40-44.

DOI：10.13603/j.cnki.51-1621/z.2019.12.008

• 蚁群优化算法
• 路径规划
• 信息素
• 启发式函数

针对传统蚁群优化(ACO)算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点,通过修改启发函数和信息素分配机制提出了一种改进的ACO算法.利用栅格法将改进的ACO算法应用于机器人路径规划.实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,路径规划长度更短.

• 单位
  成都信息工程大学; 数学学院