单种群自适应异构蚁群算法的机器人路径规划

作     者：张松灿 孙力帆 司彦娜 普杰信 ZHANG Songcan;SUN Lifan;SI Yanna;PU Jiexin

作者机构：河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 河南科技大学电气工程学院河南洛阳471023 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2022年第16卷第12期

页      面：2820-2831页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(U1504619) 国家“十三五”装备预研领域基金资助项目(61403120207,61402100203) 航空科学基金资助项目(20185142003) 河南省高校科技创新人才资助项目(21HASTIT030) 河南省高等学校青年骨干教师资助项目(2020GGJS073) 中原科技创新领军人才资助项目(194200510012) 

主　　题：蚁群算法 种群信息熵 移动机器人 路径规划 自适应信息交换周期 状态转移规则 参数突变 

摘      要：针对多种群蚁群算法存在结构复杂、优化速度慢及适应性不足等问题,提出一种单种群自适应异构蚁群算法,并用于机器人路径规划。该算法采用单种群结构,避免多蚁群算法结构复杂的问题;种群内每只蚂蚁都有自己的控制参数,实现蚂蚁的行为异构,增加种群的多样性;在首次迭代时,仅用启发因子构建候选解,提高了初始化种群的质量;根据蚁群优化过程中种群信息熵的变化,自适应确定信息交换周期;所设计的信息交换策略将最优蚂蚁的控制参数传递给最差蚂蚁,增强最优蚂蚁的引导作用;参数突变操作有助于在更大的参数空间探索更优的控制参数,提高算法逃离局部最优的能力。仿真实验与统计检验的结果验证了所提算法的有效性、稳定性和优越性。