蟻群算法作為一種模仿螞蟻覓食行為的仿生算法,常常被人們優(yōu)先用于路徑規(guī)劃。但是,普通蟻群算法計(jì)算量大,容易出現(xiàn)局部最優(yōu)化。為了提高最短路徑搜索速度,建立了新的基于方向夾角的啟發(fā)因子,使得螞蟻優(yōu)先選擇夾角小的節(jié)點(diǎn)作為下一移動(dòng)節(jié)點(diǎn);同時(shí)采用了較復(fù)雜的對(duì)角線距離的倒數(shù)作為新的啟發(fā)式因子,該距離公式無(wú)需進(jìn)行平方根運(yùn)算,求解簡(jiǎn)單,再一次提高了搜索效率。實(shí)驗(yàn)表明:在同等最短路徑的情況下,與原蟻群算法相比,最短路徑的搜索效率提升了3倍。滿足在復(fù)雜果園環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃需求。
【部分圖文】：

柵格序號(hào)與坐標(biāo)關(guān)系圖

(1)傳統(tǒng)蟻群算法通常只包含單個(gè)啟發(fā)式因子,所能產(chǎn)生的啟發(fā)信息有限。針對(duì)復(fù)雜且范圍較廣的果園環(huán)境,啟發(fā)信息不足,極易使螞蟻在搜索路徑的過(guò)程中陷入局部最優(yōu)或者停止不前,影響搜索速度。如圖3所示,增加向量ij與向量iT的夾角αij。由路徑1、2比較可以得出,αij越小,路徑越短。因此,新建方向夾角啟發(fā)因子φij,使得螞蟻在選擇路徑時(shí),盡量選擇αij小的節(jié)點(diǎn)作為下一移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。路徑向量圖及推導(dǎo)公式如下。如圖3所示,向量可表示為

此外,為了驗(yàn)證改進(jìn)算法在復(fù)雜環(huán)境中的可行性,建立了迷宮環(huán)境地圖,并在此環(huán)境地圖中運(yùn)行改進(jìn)后的蟻群算法,如圖6所示。由圖6可見(jiàn),可迅速規(guī)劃出一條從入口A到出口B的最優(yōu)路徑。由于機(jī)器人自身存在一定的尺寸,為了避免機(jī)器人在障礙物的角邊通過(guò)時(shí)發(fā)生碰撞�，F(xiàn)對(duì)其進(jìn)行如下約束:若柵格Pl和Pj為相鄰的柵格,且有yl=yj,|xl-xj|=1或xl=xj,|yl-yj|=1時(shí),其中Pi(xi, yi)∈C, Pj(xj, yj)∈R(C為柵格Pi的相鄰區(qū)域,R為障礙物柵格的集合)。則有:如果yi=yj,|xi-xj|=1或xi=xj,|yi-yj|=1,則Pl為禁入柵格[16]。圖5 改進(jìn)蟻群算法最優(yōu)解進(jìn)化曲線
【相似文獻(xiàn)】

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