基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究

发布时间：2023-02-19 14:39

　　针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。

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【文章目录】：
1 引言
2 传统蚁群算法
    2.1 蚁群算法基本原理
    2.2 蚁群算法模型
3 改进的蚁群算法
    3.1 蚁群算法的具体改进
    3.2 改进算法步骤
4 仿真实验与结果分析
    4.1 实验环境建模
    4.2 实验结果及分析
5 结束语



本文编号：3746409