[发明专利]一种改进蚁群算法的城市救援智能体动态路径规划方法

摘要

本发明提出了一种改进蚁群算法的城市救援智能体动态路径规划方法，属于机器人仿真技术领域，针对机器人救援仿真中动态变化环境的路径规划问题，对经典蚁群算法进行改进，引入目标优势度，修改蚂蚁的状态转移概率的计算方法，信息素的更新规则，适应救援环境中道路情况未知且动态变化、救援智能体任务复杂、路径规划需求要求不一致情形，使得救援机器人能够根据自身的任务属性搜索到较优路径。本发明的改进蚁群算法与经典蚁群算法比较，具有有效性和可靠性。

主权项

一种改进蚁群算法的城市救援智能体动态路径规划方法，其特征在于：蚂蚁在路径搜索时会触发信息素更新，使得蚁群在较优的路径上释放更多信息素，所述的信息素更新包括：蚁群间信息素共享更新、局部信息素更新、全局信息素更新；所述方法包括以下步骤：步骤1：设每个道路和建筑抽象成一个顶点，将城市抽象为图G(N,E)，其中N表示顶点集合，E表示顶点与顶点之间的连接边，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，表示着两个顶点具有相邻关系；给定起始节点和目标节点，初始化系统参数，若收到蚁群间信息素共享更新信息，则根据该信息更新相应边的信息素浓度，在起始节点释放一批蚂蚁；步骤2：蚂蚁从起始节点出发开始搜索遍历，根据转移概率从候选节点中选择优势度最大的为下一个遍历的节点；同时将选择过的节点存入禁忌列表中，使蚂蚁在下次选择时排除已选节点；当每只蚂蚁搜索结束时，对搜索得到的结果进行局部信息素更新；步骤3：当满足释放的蚂蚁均搜索完成或者达到超时的终止条件，则存储当前批次蚂蚁搜索得到的路径，对所有路径进行评价，根据评价值进行全局信息素更新；所述的信息素更新方法如式(3)所示：τij(t+x)=(1-ρ)×τij(t)+Δτijl+Δτijgb+Δτijcomm---(3)]]>式(3)中τij(t)表示t时刻边(i,j)上的信息素强度，x表示一批蚂蚁完成一次搜索需要的时间，ρ表示信息素挥发系数，1‑ρ为信息素残留因子，表示根据局部信息素更新规则释放到边(i,j)上的信息素增量、表示根据全局信息素更新规则释放到边(i,j)上的信息素增量、表示根据蚁群间信息素共享更新规则释放到边(i,j)上的信息素增量；蚁群间信息素共享更新的公式为：Δτijcomm=ecommLcommj∈allowedk0else]]>式中，ecomm为常量，表示通过通信共享路段的信息素轨迹强度，Lcomm为蚁群搜索到的全局最优路径的长度；步骤4：输出最优路径。