基于遺傳和蟻群的自適應路徑規(guī)劃算法研究.pdf

1、智能尋徑問題源自幾何學領域。當前隨著機器人尋路、道路導航、虛擬現(xiàn)實、計算機游戲等領域研究逐步深入,該問題成為了一個很重要的研究課題。人工智能路徑規(guī)劃方法因其具有全局搜索、信息反饋和自我學習等優(yōu)點,對它們的研究顯得尤為重要。其中仿生學算法是人們受到生物進化和生物日常行為啟發(fā)研究出的用來解決復雜優(yōu)化問題的方法。其中包括遺傳算法,神經(jīng)網(wǎng)絡,蟻群算法等知名算法。
　　介紹了當前幾種常用的路徑規(guī)劃算法,并比較了它們的優(yōu)勢和不足。重點介紹了人

2、工智能算法中的遺傳算法和蟻群算法。遺傳算法具有很強的快速全局搜索能力、魯棒性,但是無法利用系統(tǒng)的反饋信息,容易在后期做大量無謂的冗余迭代,導致收斂速度下降。蟻群算法具有很好的信息反饋性,但是由于初期信息素匱乏導致求解速度較慢。給出了一種基于兩種算法自適應動態(tài)融合的方法,前期利用遺傳算法生成一組解作為蟻群算法的初始信息素分布,后期用收斂速度參數(shù)使蟻群算法自適應地融合遺傳算子。不僅提高了解的收斂速度,而且改善了蟻群算法后期收斂過快導致陷入局