【技术实现步骤摘要】
一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法
[0001]本专利技术属于智能机器人路径规划领域，涉及一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法。
技术介绍
[0002]均匀设计是由方开泰教授和数学家王元将数论和多元统计结合起来，在1978年共同提出的一种只考虑试验点在试验范围内均匀散布的试验设计方法。该试验方法着重于在试验范围内以最少的试验次数来获得最多的信息，因而其试验次数比正交设计明显地减少，当某些因素之间有主效应或者相互效应时，更能体现均匀设计的优势。例如，当某个试验中一共有m个因素，每个因素有n个水平时，如果使用枚举法进行试验，则试验总数为n
m
次。若使用正交设计，则试验总数为n2次。而使用均匀设计的试验总数为n次。由此可见均匀设计可以极大程度上减少试验次数。均匀设计表是根据数论在多维数值积分的应用原理，构造出的具有均匀性的一种规格化阵列表，用于均匀设计，是均匀设计的基础。
[0003]机器人路径规划技术是移动机器人研究领域的重要部分，也是机器人导航中的重要环节，它是指基于某些特定的性...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)选择路径规划中对蚁群算法的性能有影响的各因素，确定各因素的水平范围、水平及水平数；2)根据各因素的因素数及各因素的水平数，选择均匀设计表；将各因素的各水平填入均匀设计表中，得到实际试验参数表；3)基于得到的实际试验参数表中的每一组试验参数代入蚁群算法中进行路径规划，得到每一组试验参数的路径规划结果；对每一组试验参数的路径规划结果中对应的路径长度和迭代次数进行分析，得到所有试验次数中最优的蚁群算法参数组合。2.根据权利要求1所述的一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法，其特征在于，步骤1)中，确定各因素的水平范围、水平数及水平，其具体操作包括：根据蚁群算法常用参数范围，确定各因素的水平范围，再在该水平范围内根据试验次数以及参数的精度或尺度设置各水平，根据水平的个数得到水平数。3.根据权利要求1所述的一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法，其特征在于，步骤2)中，均匀设计表为：U
n
(m
r
)；其中，n表示均匀设计表行数，即所需的试验次数；m表示各因素的水平数；r表示均匀设计表的列数，即可容纳的因素数。4.根据权利要求1所述的一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法，其特征在于，步骤3)中，将实际试验参数表中的每一组试验参数代入蚁群算法中进行路径规划，其具体步骤如下：
①
:采用栅格法对工作环境进行建模，建立栅格地图；
②
:进行各项参数初始化；其中，各项参数包括路径规划的起点和终点、迭代次数、以及步骤1)中所有因素；
③
:建立并初始化禁忌表，并将起点加入禁忌表；
④
:将蚂蚁放至起点，释放蚂蚁；
⑤
:根据转移概率公式选择下一节点并移动；
⑥
:记录路径，并将当前节点加入禁忌表tabu；
⑦
:当判断蚂蚁到达终点或无路可走时，继续下一步：
⑧
:蚂蚁编号加1；当判断蚂蚁全部释放，继续下一步；
⑨
:更新信息素并记录最优路径，然后将蚂蚁初始化；蚂蚁初始化的操作包括：将蚂蚁编号重置，迭代次数加1；
⑩
:当判断完成所有迭代次数，继续下一步；输出栅格地图中的全局最优路径及迭代曲线。5.根据权利要求4所述的一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法，其特征在于，步骤
...
【专利技术属性】
技术研发人员：史晓军，姚鑫，梅雪松，胡佳祥，王迎新，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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