[发明专利]基于改进蚁群算法的移动机器人旅行商优化方法

权利要求书

1.一种基于改进蚁群算法的移动机器人旅行商优化方法，其特征在于包括如下几 个步骤：

①利用移动机器人自带的摄像头、声呐环、红外传感器采集移动机器人的工作环境 信息，包括所有的“城市”坐标信息，并进行地图建模；

②利用各“城市”的坐标信息，计算城市间的相互距离，并根据距离信息对信息素 浓度进行初始化；

③利用改进后的蚁群算法，进行路径寻优；其具体过程包括：

A、对环境信息进行坐标处理；

B、设置初始参数，包括蚁群规模、信息素重要程度因子、启发函数重要程度因子、 信息素挥发因子、信息素释放总量、最大迭代次数和迭代次数初值；

C、将蚂蚁随机置于不同的城市，按照一定的概率随机选择下一个待访问的城市；

D、对所走路径进行局部信息素浓度更新；

E、所有蚂蚁完成一次迭代后，对信息素浓度进行全局更新；

F、若没有达到最大迭代次数，转至步骤C；否则，终止迭代，输出最优解结果；

④根据步骤③得到的优化结果输出最优路径的路线图。

2.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法的移动机器人旅行商优化方法，其特 征在于：步骤①中，地图建模的要求如下：(a)移动机器人的活动范围在有限的二维空 间；(b)将移动机器人和各个城市看做质点，便于分析研究；(c)将移动机器人和各个 城市按照二维坐标系建模；城市的总数量为n。

3.根据权利要求1或2之一所述的基于改进蚁群算法的移动机器人旅行商优化方 法，其特征在于：步骤②中，用d_ij表示任意城市i和城市j之间的距离，计算公式如下：

其中城市i在二维坐标系的坐标为 (xi，yi)，城市j在二维坐标系的坐标为(xj，yj)；

根据距离信息对信息素浓度进行初始化得到的初始信息素浓度为τ0_ij，τ0_ij＝1/d_ij。

4.根据权利要求1至3之一所述的基于改进蚁群算法的移动机器人旅行商优化方 法，其特征在于：步骤③的过程B中，信息素挥发因子的数值选取为0.1。