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森林防火机器人轨迹寻踪技术研究 被引量:19
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作者 布升强 梅淼 +2 位作者 李琼琼 杨家富 王大明 《森林工程》 2020年第3期44-52,共9页
蚁群算法是解决森林防火机器人轨迹寻踪问题的有效方法,针对传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解的不足,本文设计一种自适应的蚁群算法。信息素启发因子α与期望启发因子β共同起引导蚂蚁搜索的作用,动态调整两者在搜索过程中... 蚁群算法是解决森林防火机器人轨迹寻踪问题的有效方法,针对传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解的不足,本文设计一种自适应的蚁群算法。信息素启发因子α与期望启发因子β共同起引导蚂蚁搜索的作用,动态调整两者在搜索过程中的取值,提高收敛速度;基于地图位置信息设计改进型的启发式函数,提高前期搜索效率;依据蚂蚁的行进意图扩展禁忌表内容,避免路径交叉,减少蚂蚁的迷失数量;在信息素更新函数中导入转角指标,并通过信息素浓度对比试验确定权重系数的最优取值,使路径更平滑;基于Matlab平台搭建林区仿真地图,对比测试自适应蚁群算法性能。试验结果表明,自适应蚁群算法具有自适应调节能力、不会出现交叉路径,与传统蚁群算法相比,在收敛速度与搜索结果方面有着较好的改善。 展开更多
关键词 森林防火机器人 蚁群算法 轨迹寻踪
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