基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划算法

来源：计算机应用杂志2015年第1期北京时间：

作者：赖智铭, 郭躬德

单位：1. 福建师范大学 数学与计算机科学学院, 福州350007;2. 福建师范大学 网络安全与密码技术福建省重点实验室, 福州350007

摘要：针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力.

关键词：滑动窗口,蚁群优化算法,二次路径规划,栅格法

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61070062, 61175123);福建高校产学合作科技重大项目(2010H6007).