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针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的蚁群算法,利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异,从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性,同时改善了基本蚁群算法不收敛或收敛速度比较慢的缺点,加快了收敛速度,增加了最优解的多样性。...

📅 👤 zuozuo1215

    针对目前导航系统中重要的多约束条件下路径规划功能,结合A*算法和蚁群算法提出一种新的不确定算法,该算法首先将多约束条件进行融合使其适合蚁群转移,并在基本蚁群算法基础上采用了A*算法的评估指标,为蚁群转移时提供最优预测收敛点。通过实验证明该算法可以大幅度降低时...

📅 👤 qwer0574
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