Ant kolonialgoritm är en intelligent optimeringsalgoritm som används i stor utsträckning i banplanering för mobil robot på grund av dess fördelar, såsom bra feedback information, stark robusthet och bättre distribuerad dator. Den har dock vissa problem, t.ex. den långsamma konvergensen och prematuriteten. Denna artikel introducerar en förbättrad myrkolonialgoritm som använder en stimulerande sannolikhet för att hjälpa myran i sitt val av nästa rutnät och använder ny heuristisk information baserad på principen om obegränsad steglängd för att expandera visionsfältet och för att öka synlighetsnoggrannheten; och även den förbättrade algoritmen antar nya feromon uppdatering regel och dynamisk justering av avdunstningshastigheten för att påskynda konvergenshastigheten och att förstora sökområdet. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen övervinner bristerna i de konventionella algoritmerna.
Akka och Khaber REF föreslog en förbättrad ACO-algoritm som använder en stimulerande sannolikhet för att hjälpa myran att välja nästa rutnät och använda ny heuristisk information baserad på principen om obegränsad steglängd för att utöka synfältet och öka synlighetsnoggrannheten.
Mobile robot path planning using an improved ant colony optimization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}