基于自适应粒子—蚁群算法的掘进面机器人装药路径智能优化

针对我国地下矿山掘进面对孔装药效率低的问题,开展装药路径智能优化研究。基于蚁群优化算法,引入惯性权重自适应变化粒子群算法,求解信息素启发因子α及期望值启发因子β;引入自适应信息素挥发因子ρ,根据装药路径规划问题几何特性提出自适应信息素浓度更新策略。将算法用于求解TSPLIB库中的问题,结果表明,改进算法在不同问题中求得最优解,求解精度比基本蚁群算法及几种基于蚁群算法的改进算法提高5%~9%。在实验室中利用机器人模拟掘进面对孔作业,对孔时间缩短约8%。实现地下矿山掘进面对孔装药路径智能优化,对孔装药效率提升,为智能矿山建设提供参考。