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摘要
为提升移动机器人的路径规划能力,提出一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群.为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力,设计普通层蚁群启发函数的同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计应对死锁问题的自由寻路-剪枝策略,当引导层蚁群发生死锁时可以迅速跳出并优化路径;为进一步提升算法的运行效率,每一次迭代后仅对长度较短的路径进行信息素更新,并在信息素更新公式中引入次优路径抑制因子,充分发挥不同层蚁群在搜索过程中的协作优势,避免在迭代过程中陷入局部最优.最后通过仿真实验验证所提出算法在大规模环境及复杂障碍环境下的可行性、高效性和鲁棒性.
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