【摘 要】
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文中针对传统蚁群算法收敛速度慢以及传统人工势场法目标不可达、易陷入局部最小值等问题,提出了以势场合力为启发信息的改进蚁群算法.该算法运用势场合力结合船舶与目标点间
【机 构】
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高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉理工大学交通学院
【出 处】
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武汉理工大学学报:交通科学与工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51879210,51979210),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019III040,2019III132CG)资助
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文中针对传统蚁群算法收敛速度慢以及传统人工势场法目标不可达、易陷入局部最小值等问题,提出了以势场合力为启发信息的改进蚁群算法.该算法运用势场合力结合船舶与目标点间距离信息构建综合启发信息,使蚁群对障碍物具有预避障能力;引入最差蚁群影响,对修改信息素更新机制,提高蚁群搜寻路径的目的性,并对信息素挥发系数进行自适应调节,且对其设定阈值,提升算法的全局搜寻性.通过仿真实验,该算法在实时性以及路径长度上较传统算法有显著提升.
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