基于改进蚁群算法的机器人焊接路径规划

作     者：吴明晖 黄海军 王先伟 WU Minghui;HUANG Haijun;WANG Xianwei

作者机构：上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620 

出 版 物：《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)

年 卷 期：2018年第39卷第10期

页      面：113-118,133,134页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：上海市科技支撑计划资助项目(15441907302) 

主　　题：基本蚁群算法 Adadelta算法 信息素 改进蚁群算法 局部最优 

摘      要：针对基本蚁群算法在机器人焊接路径规划时,在搜索的过程中容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,文中针对基本蚁群算法,引入了Adadelta算法,通过基本蚁群算法和Adadelta算法结合,来改变蚂蚁搜索过程中选择下一焊点的概率,增加了随机性.通过Adadelta算法参数的更新,改善了蚂蚁信息素的更新,并改进了信息素挥发系数ρ,采用自适应的方式来更新信息素.对改进算法运用MATLAB进行仿真,结果分析得知,文中的改进蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,比基本蚁群算法提前20代左右收敛,有效解决基本蚁群算法的局部最优、收敛速度慢等问题,使搜索结果更优.