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动态境下基于蚁群算法的机器人路径规划.pdf
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蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。
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栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径，提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上，采用惯性优化原理，对每一个节点进行遍历，当两个...
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用传统蚁群算法进行机器人路径规划具有收敛速度慢，容易陷入局部最优等缺点。为此，通过模拟蚂蚁的感觉特征，提出了一种具有感觉适应功能的蚁群算法，并应用到机器人路径规划中。算法设置蚂蚁的感觉能力随着在高强度...
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基于蚁群算法（自适应蚁群算法）的移动机器人路径规划
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这是本科毕业设计，使用matlab在20乘以20的栅格地图中实现路径规划，包括静态环境以及动态环境下的避障。程序可以成功运行，地图可以手动修改，在这里还有自适应改变信息素挥发因数的改进方案，有很多子程序，注释非常详细，希望对你有用
jqrljgh..rar_蚁群机器人_蚁群算法_蚁群路径规划
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蚁群算法的机器人路径规划,可以运行，你们试试
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.静态路径规划与动态路径规划的区别 ??以区域分割为指标的动态路径规划以区域分割为指标的动态路径规划 静态路径规划是在已知的静态环境中规划一条从起点至终点的路径。一旦在...2.从分析一篇论文开始基于蚁群算法的动态路径规划及其在编队中的仿真应用-赵峰一、核心:改进的...3.C-ACA信息素更新策略只发生在从起点到最优局部目标点的道路上更新规则公式如下: ...4.轮盘赌策略 作用:在保证最大某节
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，潘杰，王雪松，针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰问题，以及基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）易出现的早熟、陷入局部最优解等不足，提�
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在二维静态环境下的机器人路径规划中，采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进，改进的蚁群算法使用不同的期望值机制，采用挥发系数自适应...
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