基于几何规则的异类蚁群优化算法
Heterogeneous feature ant colony optimization algorithm based on geometric rules
河北科技大学 电气工程学院, 石家庄 050018
摘要
针对复杂环境下自动导引小车路径规划存在收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点，提出一种基于几何规则的异类蚁群优化（GR-HFACO）算法。首先，为加快算法收敛速度，利用几何规则非均匀分配初始信息素，设置双向并行搜索机制；其次，引入具有观点采择能力的蚂蚁高效协同工作，改善路径全局的随机搜索特性；最后，为平衡算法的收敛性及全局性，在更新环节引入信息素负反馈环节以及交叉操作，并证明了GR-HFACO算法具有全局收敛性。仿真结果表明，该算法的收敛速度以及全局搜索性能显著优于目前流行的ACON、TWPSS-ACO、SoSACO-v2、Sci-ACO和HHACO算法。
基金项目
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2016142)
河北省引进国外智力项目(1200343)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0063
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2320-2327
文章编号: 1001-3695(2019)08-017-2320-08
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
赵江, 薛文艳, 郝崇清. 基于几何规则的异类蚁群优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2320-2327. (Zhao Jiang, Xue Wenyan, Hao Chongqing. Heterogeneous feature ant colony optimization algorithm based on geometric rules [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2320-2327. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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