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基于改进蚁群算法的AUV航路避障任务规划
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院, 大连民族大学机电信息工程学院, 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60975071,61100005);教育部科学研究资助项目(13YJA7
作者： 张汝波, 李建军, 杨玉
关键词： 改进蚁群算法, 启发式信息素, 水下机器人, 航路避障, 任务规划
中文摘要：

针对复杂水下环境中可能存在多个不同威胁等级的障碍物,影响水下机器人合理规划最优航路路径问题,提出了一种运用蚁群间信息素调整准则的方法.应用启发式信息素全局更新原则,将每一条AUV航路上残留的信息素数量限制在一定范围,对各个节点的信息素进行更新,有效避免算法停滞及信息素过于集中某条航路,限制算法的扩散.将改进后的蚁群算法应用到AUV航路多重避障的模型中,实验结果证明这种方法具有良好的稳定性能,可以有效实现全局最优.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013