基于ACO-SA算法的变电站巡检机器人路径规划

随着智能变电站的不断优化发展,基于传统蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划存在复杂工作环境下优化能力弱、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。为了提高变电站巡检机器人的工作效率,提出一种改进的蚁群-模拟退火(ant colony optimization-simulated annealing,ACO-SA)算法。此算法定义新的启发函数以提高全局搜索能力;设定初始信息素不均匀分配机制并引入信息素动态挥发因子,避免了算法初期搜索的盲目性,提高了算法的搜索效率;引入模拟退火算法中的回火机制消除局部最优。根据变电站巡检机器人的工作环境,用栅格法建立环境模型,仿真实验结果证明了改进算法的可行性。

基于ACO-PSO算法的变电站巡检机器人路径规划研究

针对机器人路径规划的传统ACO(蚁群)算法存在迭代次数多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和出现死锁状态等问题,提出一种改进的ACO算法。结合PSO(粒子群优化)算法对传统ACO算法进行改进,减少迭代次数,提高收敛速度;通过增加随机性来扩大搜索范围,避免局部最优;利用蚂蚁回退策略解决死锁状态问题。仿真实验结果表明:改进ACO算法可以快速准确地搜索到最优路径,具有很好的寻优与避障能力。