改進(jìn)蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃上的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著人工智能技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)的逐步發(fā)展與進(jìn)步，其在生活與生產(chǎn)中的運(yùn)用愈加廣泛，也吸引了更多的研究者投入其中，人工智能已然成為可當(dāng)今社會(huì)炙手可熱的研究熱點(diǎn)。人工智能的研究分支眾多，其中智能機(jī)器人的研究隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步受到了越來(lái)越多的關(guān)注。為了提高機(jī)器人完成任務(wù)的效率，我們希望機(jī)器人能夠擁有自主安全尋路的功能。通常，路徑規(guī)劃的目標(biāo)不僅限于尋找起點(diǎn)與終點(diǎn)之間的可行路徑，還要在眾多可行的道路中，規(guī)劃出一條路程短，耗時(shí)短且安全性高的路徑，以此來(lái)提

2、高工作的效率。近年來(lái)，在路徑規(guī)劃的問(wèn)題上，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者給出了各自的問(wèn)題解決方案，并在各自的問(wèn)題模型中得出了有效的結(jié)果，其中包括遺傳算法、粒子群算法、人工免疫算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、人工勢(shì)場(chǎng)法等。在眾多的應(yīng)用算法中，蟻群算法自提出以來(lái)，就受到了廣泛的關(guān)注。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴系統(tǒng)地探討了蟻群算法的思想和實(shí)現(xiàn)步驟，從經(jīng)典蟻群算法的理念談起，分析了在路徑規(guī)劃問(wèn)題中蟻群算法表現(xiàn)出的優(yōu)缺點(diǎn)。蟻群算法應(yīng)用仿生的手段，根據(jù)螞蟻在覓食過(guò)程中的

3、尋路行為，通過(guò)給以后代正反饋信息，逐步收斂得出全局最優(yōu)路徑，有著魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但同時(shí)也有搜索時(shí)間較長(zhǎng)，容易陷入局部收斂的問(wèn)題。⑵列舉了眾多學(xué)者對(duì)蟻群算法做出的改進(jìn)與優(yōu)化，其中有些是在經(jīng)典蟻群算法的算法基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，有些則讓蟻群算法與其他算法相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，使得蟻群算法日益優(yōu)化。不同的改進(jìn)策略在相對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景中都得到了較好的效果，對(duì)這些改進(jìn)做出分析與論述。⑶針對(duì)經(jīng)典蟻群算法在復(fù)雜環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題中表現(xiàn)出的收斂速度慢，容易

4、陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)算法。依據(jù)方向指導(dǎo)信息來(lái)優(yōu)化初始信息素的分布，加快搜索速度，縮減搜索初期的時(shí)間消耗;通過(guò)優(yōu)化信息素的揮發(fā)與更新規(guī)則，保留局部與全局優(yōu)秀路徑的優(yōu)勢(shì)信息，改善收斂速度慢的問(wèn)題;基于區(qū)域安全因素對(duì)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行改進(jìn)，從而避免陷入局部最優(yōu)和死鎖等問(wèn)題。為了驗(yàn)證改進(jìn)的有效性，通過(guò)柵格法對(duì)仿真環(huán)境二維建模，對(duì)不同復(fù)雜度和規(guī)模的地圖進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。⑷在帶有路徑代價(jià)的多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題上提出一種改進(jìn)蟻群算法。在前文中提到的初始信