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摘要：本发明公开了一种基于集群协同蚁群算法的无人驾驶路径规划方法。针对蚁群算法在无人驾驶路径规划问题中收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解等问题。本发明提出了一种集群协同蚁群算法用于无人驾驶全局路径规划，采用自适应步长策略使蚁群摆脱固定步长限制；通过双向蚁群协同策略使蚁群共享节点信息，使前进具有导向性；采用自适应蚁群数量策略增加迭代初期蚁群探索数量，减少迭代后期蚁群数量；重新构建以节点距离指数为主导的启发函数。通过仿真实验得出该算法不仅可以全局快速收敛，而且具有高度稳定性和更短的运算时间，得到的解的质量和算法收敛速度相较于传统蚁群算法更具优越性。
主权项：1.一种基于集群协同蚁群算法的无人驾驶路径规划方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：引入自适应步长策略，拓展蚁群在节点选择时的节点选择集合，减少冗余节点的选择；步骤2：引入自适应蚁群数量策略，对迭代过程中的蚁群数量进行动态的调整；步骤3：引入双向蚁群协同策略，记录各个节点的节点距离指数，蚂蚁可以通过评价每个节点的节点距离指数来做出节点转移决策，节点距离指数与当前节点离待转移节点的欧几里得距离共同组成算法的启发式函数；步骤4：替换信息素函数，重新构建以节点距离指数为主导的启发函数εij。
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百度查询： 安徽师范大学 一种基于集群协同蚁群算法的无人驾驶路径规划方法
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