[发明专利]智能语音导游机器人的路径寻优方法

摘要

本发明涉及一种智能语音导游机器人的路径寻优方法，包括如下步骤：将所在景区的所有景点的坐标信息录入到智能语音导游机器人的控制系统中，地图建模，对环境信息进行坐标处理；利用景点的坐标信息，计算景点间的相互距离，根据距离信息初始化信息素矩阵；设置初始参数；蚂蚁随机置于不同的景点，按照概率随机选择下一个待访问的景点，直到访问完所有的景点；蚂蚁在释放信息素的同时，各个景点间连接路径上的信息素逐渐消失，因此，当所有蚂蚁完成一次循环后，各个景点间连接路径上的信息素浓度需进行实时更新；若没有达到最大迭代次数，继续更新；否则，终止迭代，输出最优解，也即输出最优路线L。

主权项

1.一种智能语音导游机器人的路径寻优方法，其特征在于包括如下几个步骤：A、将所在景区的所有景点的坐标信息录入到智能语音导游机器人的控制系统中，智能语音导游机器人的控制系统对这些坐标信息进行地图建模，对环境信息进行坐标处理；B、利用景点的坐标信息，计算景点间的相互距离，根据距离信息初始化信息素矩阵；C、设置初始参数，包括蚁群规模、信息素重要程度因子、启发函数重要程度因子、信息素挥发因子、信息素释放总量、最大迭代次数和迭代次数初值；D、将蚂蚁随机置于不同的景点，按照概率随机选择下一个待访问的景点，直到访问完所有的景点；其中，蚂蚁k在t时刻从景点i转移到景点j的概率为：式中：allow_k为蚂蚁k待访问景点的集合，k＝1,2，...,m，开始时，allow_k中有(n‑1)个元素，即包括除了蚂蚁k出发景点的其他所有景点，随着时间的推进，allow_k中的元素逐渐减少，直至为空，即表示所有的景点均访问完毕；η_ij(t)为启发函数，表示t时刻蚂蚁从景点i转移到景点j的期望程度，计算公式如下：η_ij(t)＝c/d_ij，c为一常数，c的作用加强了下一步转移中选择距离当前栅格较近的栅格的概率；α为信息素重要程度因子，其值越大，表示信息素的浓度在转移中起的作用越大；β为启发函数重要程度因子，其值越大，表示启发函数在转移中的作用越大，即蚂蚁会以较大的概率转移到距离短的景点；τ_ij(t)表示在t时刻景点i、j间路径上的信息素浓度；τ_is(t)表示在t时刻景点i、s间路径上的信息素浓度；η_is(t)表示t时刻蚂蚁从景点i转移到景点s的期望程度；E、蚂蚁在释放信息素的同时，各个景点间连接路径上的信息素逐渐消失，因此，当所有蚂蚁完成一次循环后，各个景点间连接路径上的信息素浓度需进行实时更新；F、若没有达到最大迭代次数，转至步骤D；否则，终止迭代，输出最优解，也即输出最优路线L；其中步骤B中，根据距离信息初始化信息素矩阵的初始化方法如下：式中，d_ij为景点i与景点j之间距离，为两两景点间距离的平均值，M为景点i与景点j之间距离占平均距离的比重，n为所在景区的景点的总数量，λ为权重系数；τ_ij(0)表示初始化的信息素矩阵。