Abstract-En ny algoritm för att lösa problem med flermålsplanering i närvaro av hinder introduceras. Vi utökar myrkolonioptimering (ACO) från dess välkända applikation, det resande försäljare problemet (TSP), till flermåls genomförbar vägplanering för inspektion och övervakning applikationer. I synnerhet kombineras ramen för myrkolonier med en provtagningsbaserad algoritm för planering från punkt till punkt. Detta jämförs med två framgångsrika provtagningsbaserade flermålsplaneringsalgoritmer i en hinderfylld tvådimensionell miljö. Total uppdragstid, en funktion av beräkningskostnader och varaktigheten av det planerade uppdraget, används som grund för jämförelse. I vår tillämpning av intresse, autonoma odewater-inspektioner, har ACO algoritmen visat sig vara den bäst utrustade för planering i minimal uppdragstid, vilket erbjuder en inre punkt i avvägningen mellan beräkning komplexitet och optimalitet.
Engolot och Hover REF utvidgade den populära resande säljare problemet med myrkolonioptimering till multi-målväg planering problem.
Multi-goal feasible path planning using ant colony optimization
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}