基于多约束场景的BFO-ACO漫游路径规划

作     者：林晓玲 王志强 郭岩岩 朱泽轩 LIN Xiaoling;WANG Zhiqiang;GUO Yanyan;ZHU Zexuan

作者机构：深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳大学信息中心广东深圳518060 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61871272) 深圳市科技计划资助项目(GGFW2018020518310863) 

出 版 物：《深圳大学学报（理工版）》 (Journal of Shenzhen University(Science and Engineering))

年 卷 期：2022年第39卷第4期

页      码：463-471页

摘      要：目前基于蚁群算法的路径规划用于多约束条件下寻找最优路径时,容易陷入局部最优解并导致收敛速度慢.为此,在路径长度、有效景点区域数量、路径平滑性和路径障碍距离等约束条件下,构造一种适应度函数模型,以评价漫游路径的质量.提出混合细菌觅食优化思想的改进蚁群优化(bacterial foraging optimization and ant colony optimization,BFO-ACO)算法,采用禁忌表优化策略解决传统蚁群算法的死锁问题,提高算法初期的路径多样性,通过引入细菌觅食算法的复制和驱散机制,提高收敛速度,跳出局部最优值.实验结果表明,BFO-ACO算法可在多约束环境下以较少的迭代次数获得高质量的漫游路径,为漫游路径设计提供了参考.

主 题 词：计算机应用 路径规划 多约束 漫游 死锁 蚁群算法 细菌觅食算法 虚拟环境 

学科分类：070801[070801] 07[理学] 0708[理学-地球物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1249.2022.04463

馆 藏 号：203113382...