基于蟻群算法和遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、路徑規(guī)劃技術(shù)的研究是智能機(jī)器人研究的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的目的就是要在其含有障礙物的工作空間中探索從始發(fā)地至目的地的無(wú)碰撞最優(yōu)路徑。路徑規(guī)劃方法可以分為基于數(shù)學(xué)理論的方法和基于仿生學(xué)的方法,一般來(lái)說(shuō),基于數(shù)學(xué)的傳統(tǒng)方法理論完備,但計(jì)算復(fù)雜度高;基于仿生學(xué)的智能化方法不僅具有逼近線性、自我學(xué)習(xí)、自我組織的功能,而且具有一定的容錯(cuò)能力,其中比較有影響力的有以蟻群算法基本原理為代表并對(duì)其改進(jìn)的路徑規(guī)劃方法與以遺傳算法基本原理為

2、代表并對(duì)其改進(jìn)的路徑規(guī)劃方法。
　　蟻群算法(AntColonyAlgorithm,ACA)與遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA)類似于生物的進(jìn)化過(guò)程,兩者算法都具備隱含的并行搜索能力,蟻群算法可以充分利用信息素的正反饋機(jī)制加速向最優(yōu)解的收斂,魯棒性較強(qiáng);遺傳算法模仿生物學(xué)的遺傳、交叉、變異操作,在進(jìn)化過(guò)程中保存優(yōu)秀個(gè)體的基因,最終收斂于最優(yōu)解,但當(dāng)個(gè)體過(guò)多時(shí)交叉變異會(huì)變得復(fù)雜,因此,一般融合兩種算法的優(yōu)點(diǎn)來(lái)解決路徑