最后在三维环境中验证本文提出的蚁群Q-learning算法的优越性,通过建立三维空间模型,对改进蚁群算法和蚁群Q-learning进行仿真验证。并设置不同的起点和终点多次实验,实验结果证明了蚁群Q-learning算法具有更高的求解精度,并且能更好的适应复杂的环境情况,在不同环境下都有较好的表现。 关键词:移动机器人;路径规划;蚁群算...
针对复杂环境下移动机器人路径规划困难的问题,提出了一种将全局路径规划蚁群算法与局部路径规划人工势场法相融合的混合型算法.首先,采用多因素启发函数和新的蚂蚁行进机制来解决传统蚁群算法路径质量差且易陷入对角障碍的问题;其次,针对传统蚁群算法收敛速度慢的情况,设计了自适应挥发系数和动态权重系数;接着,通过引入虚拟...