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| 1 | 基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法显示文摘为使围捕机器人快速地围捕移动目标,提出了一种基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法.随着目标的移动,动态更新采样点,用多项式拟合预测短期内目标可能到达的位置,并建立目标的安全域以禁止围捕机器人进入,从而避免目标主动逃逸.采用协商法为各机器人分配合适的期望围捕点,各机器人采用多侦查蚁协作算法迅速前往期望围捕点从而最终实施围捕.仿真实验结果表明:多机器人应用本算法可在复杂的障碍物环境中快速准确的围捕轨迹未知的移动目标,效果令人满意. | 胡俊 朱庆保 | 2011 | 电子学报2011，39，11： | 17 |
| 2 | 基于自适应阈值蚁群算法的路径规划算法显示文摘为了克服传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高环境适应能力和收敛速度,提出了一种基于自适应阈值的蚁群算法.在优化过程早期,通过阈值对蚂蚁寻优过程进行干预避免其陷入局部最优解.随着迭代次数的增加,阈值对蚂蚁寻优过程的影响不断减小,直至完全由信息素和启发信息来指导蚂蚁寻优.仿真实验验证了优化算法的可行性和有效性.与现有蚁群算法进行比较,实验结果表明:在不同的环境下,文中提出的算法都能快速的规划出一条较优的路径,并且收敛速度和环境适应能力令人满意. | 赖智铭 郭躬德 | 2014 | 计算机系统应用2014，23，2： | 16 |
| 3 | 考虑空间约束的机库舰载机调运路径规划方法显示文摘针对狭窄机库内舰载机调运路径规划的特殊性,按照'路径搜索-路径优化-路径安全验证'的序列提出了一套完整高效的舰载机调运路径规划方法。仿真结果表明,提出的路径规划方法能够满足舰载机调运路径规划的特殊性要求。 | 刘亚杰 李忠猛 陈晓山 | 2014 | 海军工程大学学报2014，26，3： | 9 |
| 4 | 改进蚁群算法的变电站群机器人路径规划研究显示文摘群机器人提高了单个机器人的工作效率,同时群机器人协作路径规划是保障机器人之间能够安全运行的前提,对此提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划研究,是在蚁群搜索路径时产生个别蚂蚁开辟没走过的道路,采用分块式的格局让机器人在变电站巡检更少的触碰,利用改进蚁群算法在变电站中规划一条总路径最短的有效路径。所提出改进的蚁群算法提高了传统蚁群算法的搜索能力,明显改变了传统算法的局部性调整,而且在搜索过程中体现改进蚁群算法对机器人路径规划的有效性。 | 彭凡彬 杨俊杰 叶波 | 2018 | 仪表技术2018，，3： | 8 |
| 5 | 基于改进多元优化算法的动态路径规划显示文摘为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。 | 李宝磊 施心陵 李敬敬 吕丹桔 | 2015 | 航空学报2015，36，7： | 2 |
| 6 | 应用于机器人路径规划中的蚁群算法的改进策略研究显示文摘针对蚁群算法在机器人路径规划中应用时存在的问题如搜索时间长、易陷于停滞、早熟等缺陷,参考路径规划技术研究的最新成果,对移动机器人路径规划问题的现有技术进行讨论总结,从环境建模、针对U型陷阱的回退机制、蚁群算法参数的动态调整、改变启发因子、混合蚁群算法、双蚁群算法几个方面介绍该问题的研究进展,对该领域的技术发展趋势作探讨。 | 范路桥 段班祥 周文琼 | 2013 | 现代计算机(中旬刊)2013，，2： | 2 |
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