基于分組蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、機器人路徑規(guī)劃問題是機器人研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容，是機器人完成任務的安全保障及智能化程度的重要標志之一。蟻群優(yōu)化算法（ACO）是由意大利學者Dorigo等人通過研究自然界螞蟻覓食的行為，提出來的新型啟發(fā)式優(yōu)化算法。在復雜的優(yōu)化問題方面，蟻群算法已經(jīng)成為一種新的具有競爭力，并且很有發(fā)展前景的組合優(yōu)化算法。
　　 本文主要研究的是全局靜態(tài)環(huán)境下基于蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃問題。
　　 首先，文中深入研究了蟻群算法的基本原理及數(shù)學

2、模型。包括信息素濃度，啟發(fā)因子，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率等相關(guān)知識以及應用到經(jīng)典TSP問題中進行求解。其次，對蟻群算法優(yōu)化機器人路徑規(guī)劃的問題進行了深入研究，包括對柵格法建模的研究。通過分析得出蟻群算法存在搜索速度慢，易陷入局部最優(yōu)及收斂速度慢等缺點。為了克服上述的缺點，本文設計出性能更優(yōu)的分組蟻群算法并應用到機器人路徑規(guī)劃問題中。分組蟻群算法將螞蟻分為兩組，分別放在起點和目標點上相向而行搜索路徑，在一定程度上緩解了信息素疊加現(xiàn)象，有助于增加解的多