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机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法
被引量:
2
1
作者
张晓勇
吴敏
+2 位作者
彭军
Lin Kuo-Chi
马建江
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1854-1859,共6页
地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。...
地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。利用原有城市交通地图的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在复杂动态环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更近邻节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。通过与MMAS算法进行仿真实验对比,验证了提出的算法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的动态性能。
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关键词
目标吸引函数
蚁群算法
动态路径规划
机器人救援
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职称材料
题名
机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法
被引量:
2
1
作者
张晓勇
吴敏
彭军
Lin Kuo-Chi
马建江
机构
中
南
大学
信息科学与工程学院
中佛罗里达大学仿真与训练研究所
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1854-1859,共6页
基金
国家自然科学基金(60874042)
国家高技术研究发展计划(863计划)(2008AA04Z128)
文摘
地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。利用原有城市交通地图的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在复杂动态环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更近邻节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。通过与MMAS算法进行仿真实验对比,验证了提出的算法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的动态性能。
关键词
目标吸引函数
蚁群算法
动态路径规划
机器人救援
Keywords
target attraction function
ant colony optimization
dynamic path planning
robot rescue
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法
张晓勇
吴敏
彭军
Lin Kuo-Chi
马建江
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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