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基于优化蚁群算法的机器人路径规划
被引量:
37
1
作者
任春明
张建勋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期1-3,35,共4页
研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路...
研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。
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关键词
优化蚁群
算法
gaa算法
路径规划
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职称材料
题名
基于优化蚁群算法的机器人路径规划
被引量:
37
1
作者
任春明
张建勋
机构
南开大学信息技术与科学学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期1-3,35,共4页
基金
国家“863”计划基金资助项目“家用保安机器人共性单元部件及技术的研发”(2005AA420290)
文摘
研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。
关键词
优化蚁群
算法
gaa算法
路径规划
Keywords
Ant Colony Optimization(ACO)
gaa
algorithm
path planning
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化蚁群算法的机器人路径规划
任春明
张建勋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
37
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