【摘 要】
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针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进。首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;最后,对信息素更新规则提出改进,设定迭代阈值,对信息素挥发系数加以完善,避免算法
【基金项目】
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国家级大学生创新项目（2011710359008）； 合肥工业大学产学研校企合作基金资助项目（W2016JSKF0467,W2016JSKF0468）；
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针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进。首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;最后,对信息素更新规则提出改进,设定迭代阈值,对信息素挥发系数加以完善,避免算法陷入局部最优。通过栅格法对三维环境建模,仿真结果证明了改进后蚁群算法的可行性和有效性。
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