基于改进蚁群算法的无人机航迹规划
上传时间: 2018-07-16
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移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域,得到了很多研究者的关注,并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法,但是此类问题属于N-Hard问题,寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此,根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化,仿生化发展的趋势,研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模,并用一个状态矩阵表示其状态,由此构造出一个连通图,由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为,从而得到避碰的优化路径。最后,借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识,用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析,在此基础上,结合计算机仿真结果,证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止,对于未知环境下机器人路径规划,人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来,不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性,诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等,尤其对于未知环境,不少路径规划算法的复杂度较高,甚至无法求解,根据日前的研究现状和不足,本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法,理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上,用一个状态矩阵表示其状态,由此构造一个连通图,由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为,从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析,结合计算机仿真,证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间: 2022-03-10
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蚂蚁算法又称蚁群算法,利用蚂蚁留下的信息素,寻找路径的算法
上传时间: 2013-12-18
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蚁群算法,求解TSP问题。提供了多个经典的TSP路径
标签: 蚁群算法
上传时间: 2014-01-07
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蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为
标签: optimization colony ant ACO
上传时间: 2013-12-28
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三维广义骑士巡游问题的蚁群算法的程序,能够很好的生成骑士巡游路径
上传时间: 2016-01-24
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蚁群算法是模仿真实的蚁群行为而提出的一种模拟进化算法,蚂蚁之间是通过一种信息素的物质传递信息的,蚂蚁在运动的过程中能够在经过的路径上留下该物质,而且能够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向。它是一种通过类比组合优化和蚁群觅食行为而构造的一种算法,可以用来解决各种组合优化问题,本代码用来解决生产调度问题
上传时间: 2013-12-18
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使用蚁群算法求解31个城市TSP问题,运行后得到15602个巡游路径
上传时间: 2016-05-25
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本论文围绕蚁群算法的理论及其应用,就如何解决非线性整数规划问题、连续性伏化问题、聚类问题、与其它算法混合以及收敛性进行了较为深入、系统的研究。
上传时间: 2016-06-15
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使用遗传算法和蚁群算法解决TSP问题,通过模仿生物遗传的方法计算TSP路径
上传时间: 2016-06-23
上传用户:sardinescn