[发明专利]一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法

摘要

本发明请求保护一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法。该算法包括S1，结合人工势场产生的目标引力和蚁群算法初始启发因子构造机器人移动的综合启发信息；S2，将蚁群算法中的信息素采用狼群分配原则进行更新；S3利用路径优化算法对规划路径进行优化。本发明能够快速高效的规划出最优路径。

主权项

一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、创建机器人需要寻找最优路径的地图,所述地图由0和1组成的矩阵表示，建立目标函数：minL=Σt=1Td(t)]]>设网格边长为m，则d(t)=m,(x(t)=x(t+1)or(y(t)=y(t+1))2m,(x(t)≠x(t+1)and(y(t)≠y(t+1))]]>L是从起始点至目标点的无碰路径的长度，T是所经过的栅格总数；S2、初始化各参数，包括建立栅格的单位长度、人工势场函数的引力系数、蚁群搜索的蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数在内的参数；S3、将m只蚂蚁放在起始栅格上，蚂蚁在启发信息下，按概率函数选择一条允许的路径到达下一个栅格，并将该栅格位置存储在蚂蚁k建立的路径表中，当所有蚂蚁到达下一个位置后，按信息素更新函数对走过的边进行局部信息素更新，借鉴狼群分配规则对信息素进行更新；如果蚂蚁k当前的路径表最后一个栅格位置不是目标位置，则继续搜索下一个位置；S4、在所有蚂蚁到达目标位置后，计算各蚂蚁搜索到的路径长度，找出当前搜索到的最短可行路径；S5、判断算法是否迭代了设定次数N次，若满足，则计算停止，并保存最短可行路径；否则，转到S4，继续迭代计算；S6、将找到最短路径进行路径优化处理，得到最佳路径，输出最佳路径，算法结束。