【摘 要】
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针对传统蚁群算法在智能自主移动机器人三维环境路径规划速度慢,初始信息素匮乏的缺点,提出一种基于梯度优化Adadelta算法的改进蚁群算法来增加初始信息素的随机性,动态调整
【机 构】
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上海工程技术大学航空运输学院,上海工程技术大学机械工程学院
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针对传统蚁群算法在智能自主移动机器人三维环境路径规划速度慢,初始信息素匮乏的缺点,提出一种基于梯度优化Adadelta算法的改进蚁群算法来增加初始信息素的随机性,动态调整信息素挥发系数ρ,优化路径的同时加快算法收敛性。最后通过MATLAB三维环境建模仿真,结果显示改进的蚁群算法迭代次数约为传统蚁群算法的2/3,路径长度缩短约4%,收敛速度明显增加,验证了该算法的可行性和有效性。
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