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面向路径规划的双向交互多步蚁群算法研究

计算机工程与应用 2025年第3期61卷 166-176页

作者：陈旭飞胡耀炜丛培龙赵启超汤萍萍安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241002

针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索... 详细信息

针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索,采用自适应步长策略,解决算法陷入局部最优和蚂蚁灵活度不高的问题。使用自适应蚁群种群数量策略和改进启发式函数对算法进行优化,用双向蚁群的节点距离指数来指导算法节点转移,加快算法收敛速度。经实验仿真数据表明,该研究的双向交互多步蚁群算法在路径规划问题上,不仅可以全局快速收敛,而且具有高度稳定性和更短的运算时间,得到的解的质量和收敛速度相较于参考文献中对比的改进蚁群算法、基于终端距离指标的多步蚁群算法更具优越性。

关键词：路径规划蚁群算法自适应步长双向交互节点距离指数启发式函数

基于蚁群算法的电动汽车快速充电站选址与容量确定优化方法

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工程数学学报 2025年第1期42卷 188-198页

作者：王宏刚陈常龙于宙国家电网有限公司大数据中心北京100052

随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及... 详细信息

随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及时获得补充能量,提出了一种基于蚁群算法的快速充电站选址与容量确定优化方法。研究考虑了实时定价、使用时间、关键峰值定价以及峰值时间回扣等因素,旨在制定最优充电定价策略。基于此策略,运用蚁群优化算法对电动汽车流量和充电需求进行了深入分析。通过综合考虑建设成本、设备购置成本、维护费用以及用户的行驶成本,构建了一个快速充电站选址与容量确定的优化模型,并采用蚁群算法对该模型进行求解,从而得出最优的选址与容量配置。实验结果表明,所提出的基于蚁群算法的优化方法具有更好的综合性能,适用于实际应用场景。

关键词：电动汽车优化运行蚁群算法电动汽车充电站

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基于双起点蚁群算法的机器人路径规划方法

吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 325-332页

作者：李健孙晓海廖昌义杨建平吉林农业大学信息技术学院长春130118 云南农业大学大数据学院昆明650500

针对现实环境的全局路径规划中蚁群算法搜索精度不足且易陷入局部极值以及迭代次数过多、求解目标单一等问题,本文提出了一种双起点蚁群算法。通过模拟栅格地图,在蚁群算法的基础上将起始位置进行调整,改进了传统蚁群算法中只能固定单... 详细信息

针对现实环境的全局路径规划中蚁群算法搜索精度不足且易陷入局部极值以及迭代次数过多、求解目标单一等问题,本文提出了一种双起点蚁群算法。通过模拟栅格地图,在蚁群算法的基础上将起始位置进行调整,改进了传统蚁群算法中只能固定单向移动搜索的方式,设置两个起点,并在此基础上优化了信息素的更新策略,使其能够指导下一次迭代的进程,缩短路径搜索的时间,降低蚁群算法在前期搜索中的盲目性,且随着迭代次数的增多算法在前期所能得到的解的多样性增加,提高了得到最优解的概率,还能避免算法易陷入局部最优的问题,加快算法后期的收敛速度。通过对双起点蚁群算法进行模拟实验,实验结果表明该算法具有较好的寻优性能和迭代收敛性。

关键词：蚁群算法双起点路径规划信息素栅格地图

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考虑结晶器在线调宽浇次计划的改进蚁群算法

中国机械工程 2025年第3期36卷 614-622,633页

作者：李毅仁王柏琳袁帅鹏李铁克王阳北京科技大学经济管理学院北京100083 钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心北京100083

针对炼钢-连铸调度中的浇次计划编制问题,结合结晶器在线调宽技术,以最小化加权成本(包括浇次间炉次切换成本、连铸机停机成本和结晶器在线调宽成本)为目标对传统模型进行改进,建立了新的浇次计划编制模型。同时,借鉴车辆路径问题的优... 详细信息

针对炼钢-连铸调度中的浇次计划编制问题,结合结晶器在线调宽技术,以最小化加权成本(包括浇次间炉次切换成本、连铸机停机成本和结晶器在线调宽成本)为目标对传统模型进行改进,建立了新的浇次计划编制模型。同时,借鉴车辆路径问题的优化思路构建了改进的蚁群算法,算法设计了节点排序规则和节点选择规则,并引入奖惩因子和分位参数提高搜索广度和适应性。最后,利用实际生产数据验证了模型及算法的有效性。

关键词：炼钢-连铸浇次计划蚁群算法车辆路径问题奖惩因子

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新型蚁群算法规划核电厂巡检机器人路径

核电子学与探测技术 2025年第1期45卷 107-115页

作者：朱翠罗宇豪王占刚戴娟北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100026

为了使核电厂巡检机器人更加高效地完成巡检任务,本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,首先利用A~*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后,构... 详细信息

为了使核电厂巡检机器人更加高效地完成巡检任务,本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,首先利用A~*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后,构建方向性函数以减少路径的拐弯次数。在搜索过程中,蚂蚁若发生死锁,极易导致算法陷入局部最优。为此,本文提出了防止死锁的策略,并将蚁群算法与遗传算法相结合,以提高算法的全局搜索能力。实验结果表明,本算法能够高效地规划出距离更短、更平滑的路径,对于核电厂巡检机器人高效完成巡检任务、延长单次巡检时间、减少巡检机器人磨损等具有重要意义。

关键词：蚁群算法核电厂巡检机器人路径规划

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改进蚁群算法无人机三维航迹规划

电光与控制 2025年第2期32卷 18-23页

作者：时光泰王合龙中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所河南洛阳471000

蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,... 详细信息

蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,使得蚂蚁沿着起点到终点的连线进行探索,蚁群的探索更具方向性;同时,在启发函数中考虑到了转角因素对航迹平滑性的影响,用以提升航迹规划的质量;另外,采用自适应挥发系数,动态调整信息素挥发速率,避免前期过于快速地收敛到局部最优,也确保后期加速收敛,不使算法陷入无休止的计算中,并采用冗余节点消除策略对航迹做了进一步优化。

关键词：无人机航迹规划蚁群算法自适应挥发系数信息素差异分布策略

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基于改进蚁群算法的机器人路径规划

科学技术与工程 2025年第3期25卷 1142-1149页

作者：张浩刘薇天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387

针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素... 详细信息

针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素的初始浓度,降低算法前期搜索的盲目性;其次,引入自适应因子动态调节启发函数,增加蚂蚁选择全局最优节点的期望程度,降低算法的收敛时间;最后,在每代蚁群中进行统计分析,提取每代蚂蚁路径最优、最差、平均三个特征参数,并根据迭代次数动态调整信息素更新函数。仿真结果表明,本文改进算法与蚁群系统、精英排序算法、传统蚁群算法相比,最优路径长度分别缩短2.7%、3.2%、5.4%,最优路径次数分别增加42%、53%、62%,最差路径长度分别缩短49%、62%、73%。研究显示,本文改进算法具有更强的全局寻优能力和较好的应用价值。

关键词：蚁群算法路径规划转移概率自适应调整

基于扩展邻域和方向双向蚁群算法的平滑路径规划

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 92-102页

作者：齐款款李二超毛玉燕兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

在移动机器人路径规划时,采用传统的或经典的蚁群算法往往出现移动方向较少、视野范围较少,非最优路径和路径不平滑等问题。针对上述蚁群算法的固有缺陷,提出了并行双向24邻域16方向的蚁群算法。首先,24邻域16方向路径搜索方式能够扩大... 详细信息

在移动机器人路径规划时,采用传统的或经典的蚁群算法往往出现移动方向较少、视野范围较少,非最优路径和路径不平滑等问题。针对上述蚁群算法的固有缺陷,提出了并行双向24邻域16方向的蚁群算法。首先,24邻域16方向路径搜索方式能够扩大路径搜索视野范围,将24邻域16方向路径搜索方式与双向交替搜索策略相结合,能够更好地到达终点,增强了全局搜索能力;其次,启发函数包含起点、当前点、待选节点和终点信息以及自适应因子,同时引入改进转移概率公式,增强路径搜索的引导性;然后,引入路径交叉策略,避免陷入局部最优;最后,采用路径节点转移策略平滑路径,得到的路径拐点少且路径最短。在不同复杂度的栅格地图中,将所提的改进蚁群算法分别与传统蚁群算法和其他改进的蚁群算法进行仿真对比实验,仿真结果证明了所提算法是可行的和有效的。

关键词：蚁群算法移动机器人路径规划路径节点转移策略双向交替搜索栅格地图

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基于改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划

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机械设计与研究 2025年第1期 282-287+292页

作者：贺青张静月顾臻汪建谊赵文荣国网上海市电力公司营销服务中心(计量中心) 深圳市科陆智慧工业有限公司

为了提高变电站巡检机器人路径规划的实时性和复杂环境适应性，设计了一种基于改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。介绍了蚁群算法的基本原理；提出了针对蚁群算法中启发函数，初始信息素，信息素挥发因子和转移概率4个方面... 详细信息

为了提高变电站巡检机器人路径规划的实时性和复杂环境适应性，设计了一种基于改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。介绍了蚁群算法的基本原理；提出了针对蚁群算法中启发函数，初始信息素，信息素挥发因子和转移概率4个方面的改进方法，并给出了改进方法的实现流程；采用栅格法构建简单和复杂两种变电站巡检环境，利用改进方法和两种对比方法分别进行路径规划。结果表明，改进方法获得的最优路径更短，算法实时性更高，且对复杂环境的适应性更好。

关键词：变电站巡检机器人蚁群算法路径规划交叉因子