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動(dòng)態(tài)環(huán)境下改進(jìn)蟻群算法的多Agent路徑規(guī)劃

發(fā)布時(shí)間:2022-12-03 23:44
  針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多Agent路徑規(guī)劃問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的蟻群算法與煙花算法相結(jié)合的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法。通過(guò)自適應(yīng)信息素強(qiáng)度值及信息素縮減因子來(lái)加快算法的迭代速度,并利用煙花算法來(lái)解決路徑規(guī)劃過(guò)程中的死鎖問(wèn)題,避免陷入局部最優(yōu)。在多Agent動(dòng)態(tài)避碰過(guò)程中,根據(jù)動(dòng)態(tài)障礙物與多Agent之間的運(yùn)行軌跡是否相交制定相應(yīng)的避碰策略,并利用路徑轉(zhuǎn)變函數(shù)解決多Agent的正面碰撞問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法優(yōu)于經(jīng)典蟻群算法,能夠有效解決多Agent路徑規(guī)劃中的碰撞問(wèn)題,從而快速找到最優(yōu)無(wú)碰路徑。 

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【文章目錄】:
1 引言
2 相關(guān)知識(shí)
    2.1 蟻群算法原理
    2.2 蟻群算法的基本模型
        2.2.1 柵格間轉(zhuǎn)移概率
        2.2.2 信息素更新規(guī)則
    2.3 煙花算法
3 改進(jìn)蟻群算法
    3.1 信息素更新規(guī)則
        3.1.1 自適應(yīng)信息素強(qiáng)度值
        3.1.2 信息素縮減因子
    3.2 解決死鎖問(wèn)題
    3.3 改進(jìn)蟻群算法路徑規(guī)劃
4 避碰規(guī)劃
    4.1 精確避障層
        4.1.1 側(cè)面碰撞
        4.1.2 正面碰撞
    4.2 緊急避障層
    4.3 基于分層的避碰算法
5 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
    5.1 仿真實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 仿真實(shí)驗(yàn)1
        5.1.2 仿真實(shí)驗(yàn)2
    5.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境下多Agent之間避碰分析
6 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]改進(jìn)混沌煙花算法的多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化研究[J]. 包曉曉,葉春明,計(jì)磊,黃霞.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2016(09)
[2]動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[J]. 屈鴻,黃利偉,柯星.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[3]基于改進(jìn)蟻群算法與Morphin算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法[J]. 萬(wàn)曉鳳,胡偉,鄭博嘉,方武義.  科技導(dǎo)報(bào). 2015(03)
[4]改進(jìn)蟻群算法及其在機(jī)器人避障中的應(yīng)用[J]. 裴振兵,陳雪波.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2015(01)
[5]基于改進(jìn)蟻群算法的移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法[J]. 柳長(zhǎng)安,鄢小虎,劉春陽(yáng),吳華.  電子學(xué)報(bào). 2011(05)



本文編號(hào):3707206

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