本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃領(lǐng)域，涉及一種引入三維避障因子的改進(jìn)蟻群算法。

背景技術(shù)：

1、隨著導(dǎo)航技術(shù)與人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，基于蟻群算法的路徑規(guī)劃技術(shù)在物流業(yè)、制造業(yè)、旅游業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。與此同時(shí)，蟻群算法及其改進(jìn)算法成為了相關(guān)技術(shù)的研究核心，優(yōu)秀的算法可以使車輛在已知地圖中高效率地規(guī)劃出最優(yōu)路徑。

2、蟻群算法是一種基于群智能的概率型優(yōu)化算法，其有效性首先是在求解旅行商問題之中得到了驗(yàn)證，隨即該算法受到了更多研究者的關(guān)注與重視，現(xiàn)如今該算法在路徑規(guī)劃和無人駕駛中都展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用前景。

3、雖然蟻群算法具有魯棒性良好、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但是該算法仍然存在以下缺點(diǎn)：第一，蟻群算法在初期搜索盲目性強(qiáng)，算法收斂速度慢，搜索時(shí)間長；第二，由于算法的正反饋機(jī)制，如果一開始得到的是次優(yōu)解，那么正反饋會(huì)使得次優(yōu)解很快地占據(jù)更大的優(yōu)勢(shì)，這使得螞蟻在搜索過程中容易出現(xiàn)停滯，陷入局部最優(yōu)解；第三，蟻群算法由于禁忌表的限制以及復(fù)雜環(huán)境下障礙物的影響，使得蟻群搜索只能前進(jìn)不能后退，很容易造成“死鎖”現(xiàn)象；而且在考慮實(shí)際應(yīng)用中的三維地形因素時(shí)，這種現(xiàn)象對(duì)路徑規(guī)劃的效果將造成嚴(yán)重的后果，直接導(dǎo)致本次路徑規(guī)劃失效。因此，需要對(duì)蟻群算法做進(jìn)一步改進(jìn)，引入三維避障因子，以脫離“死鎖”現(xiàn)象，得到一種改進(jìn)的蟻群算法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服上述傳統(tǒng)蟻群算法在路徑規(guī)劃任務(wù)中的不足，本發(fā)明提出了一種引入三維避障因子的改進(jìn)蟻群算法。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、步驟1：運(yùn)用柵格法進(jìn)行環(huán)境建模，公式為：

4、

5、式中，n表示山坡地形的總個(gè)數(shù)；(xoi，yoi)是第i座小山坡的中心坐標(biāo)；hi表示第i座小山坡的高度；xsi和ysi表示第i座小山坡的坡度在平面坐標(biāo)的兩個(gè)方向上的分量；

6、步驟2：構(gòu)建行程的總體代價(jià)函數(shù)，用于計(jì)算衡量車輛在三維地形模型中行駛的總代價(jià)。行程總體代價(jià)函數(shù)表示為：

7、

8、其中，f表示行程總代價(jià)；fl表示行駛距離帶來的代價(jià)；fs表示行駛過程中的坡度大小所帶來的代價(jià)；fh表示行駛過程高度變化帶來的代價(jià)；為常數(shù)，代表各代價(jià)的權(quán)重值；

9、進(jìn)一步地，行駛距離代價(jià)fl考慮的是車輛從起點(diǎn)到終點(diǎn)的行駛距離，具體可表示為：

10、

11、其中，(xi，yi)和(xi+1，yi+1)分別表示第i個(gè)行程節(jié)點(diǎn)與相鄰下一個(gè)行程節(jié)點(diǎn)的平面坐標(biāo)；

12、進(jìn)一步地，行駛的坡度代價(jià)fs考慮的是行駛過程中坡度大小對(duì)于自身損耗的影響；行駛的坡度代價(jià)具體可表示為：

13、

14、其中，n表示行程節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)；zi和zi+1分別表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的z軸坐標(biāo)；

15、進(jìn)一步地，行駛的高度變化代價(jià)fh考慮的是在車輛行駛的過程中所在的海拔高度變化所帶來的損耗；具體可表示為：

16、

17、其中，n表示行程節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)；zk表示第k個(gè)行程節(jié)點(diǎn)處的高度值；

18、步驟3：車輛在三維地形模型中的起點(diǎn)和終點(diǎn)，初始化改進(jìn)蟻群算法的各個(gè)參數(shù)；

19、步驟4：將所有螞蟻放置在起點(diǎn)的位置上，同時(shí)構(gòu)建禁忌表；

20、步驟5：改進(jìn)蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式，主要是引入三維避障因子，改進(jìn)后的公式為：

21、

22、其中，τi,j(t)為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的信息素；ηi,j(t)為啟發(fā)函數(shù)；alowedi是節(jié)點(diǎn)i處的可行節(jié)點(diǎn)的集合；m為螞蟻標(biāo)號(hào)；t為迭代次數(shù)；i為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)，j為待轉(zhuǎn)移的下一位置節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)；α和β分別表示信息素和啟發(fā)因素的相對(duì)重要性；ψi,j是行程方向引導(dǎo)函數(shù)，具體可表示為：

23、

24、其中，ds,i表示起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)i的距離，di,j表示節(jié)點(diǎn)i到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)j的距離；dj,e表示節(jié)點(diǎn)j到終點(diǎn)的距離；γ是方向因子，表示行程方向引導(dǎo)的相對(duì)重要性。avoidj是引入的三維避障因子，具體表示為：

25、

26、其中，oj是三維空間中與節(jié)點(diǎn)j相鄰且存在障礙物的柵格總個(gè)數(shù)，lj是三維空間中與節(jié)點(diǎn)j相鄰且被禁忌表限制而不能通過的柵格總個(gè)數(shù)，aj是三維空間中與節(jié)點(diǎn)j相鄰的柵格總個(gè)數(shù)。ε為避障系數(shù)，取值為一個(gè)小的正數(shù)。通過該公式計(jì)算出轉(zhuǎn)移概率來確定螞蟻下一個(gè)要走的節(jié)點(diǎn)，將走過的節(jié)點(diǎn)放入禁忌表中；當(dāng)螞蟻到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)，即完成一次搜索；

27、步驟6：改進(jìn)蟻群算法的信息素更新規(guī)則，公式為：

28、

29、

30、其中，ρ為信息素?fù)]發(fā)因子；q為信息素常數(shù)；m為螞蟻總數(shù)；fm表示在第t次迭代中第m只螞蟻路徑的行程總代價(jià)函數(shù)值；進(jìn)一步地，依據(jù)以上的公式對(duì)信息素含量進(jìn)行更新；

31、步驟7：將每次迭代后得到的最優(yōu)行駛路線進(jìn)行比較，得到當(dāng)前的最優(yōu)行駛路線；

32、步驟8：判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的最大值，若達(dá)到最大，則輸出最優(yōu)路線；否則，繼續(xù)進(jìn)行迭代。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

34、(1)考慮了車輛在三維地形環(huán)境中行駛所面臨的坡度大小以及海拔高度變化帶來的代價(jià)，從而改進(jìn)了傳統(tǒng)蟻群算法的信息素更新規(guī)則，使改進(jìn)蟻群算法在車輛路徑規(guī)劃方面的應(yīng)用更為合理有效。

35、(2)設(shè)計(jì)并引入了三維避障因子，緩解了傳統(tǒng)蟻群算法由于禁忌表的限制以及復(fù)雜環(huán)境下障礙物的影響，使得蟻群搜索只能前進(jìn)不能后退，容易造成“死鎖”現(xiàn)象的問題。

技術(shù)特征：

1.一種引入三維避障因子的改進(jìn)蟻群算法。其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟5中改進(jìn)后的蟻群算法的狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移公式具體表示為：

3.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟6中改進(jìn)后的蟻群算法的信息素更新規(guī)則具體表示為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種引入三維避障因子的改進(jìn)蟻群算法，包括：三維地形環(huán)境建模；構(gòu)建行程總體代價(jià)函數(shù)；設(shè)置三維地形模型中的起點(diǎn)和終點(diǎn)，初始化參數(shù)；將所有螞蟻放置在起點(diǎn)，構(gòu)建禁忌表；改進(jìn)蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式，通過該公式計(jì)算出狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，確定螞蟻下一個(gè)要走的節(jié)點(diǎn)，并將走過的節(jié)點(diǎn)放入禁忌表中；改進(jìn)蟻群算法的信息素更新規(guī)則，并依據(jù)該規(guī)則對(duì)信息素含量進(jìn)行更新；比較并得到當(dāng)前最優(yōu)行駛路線；判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的最大值，若達(dá)到最大，則輸出為最優(yōu)路線；本發(fā)明提出的技術(shù)方案引入了三維避障因子，緩解了蟻群算法由于禁忌表的限制以及復(fù)雜環(huán)境下障礙物的影響從而容易造成“死鎖”現(xiàn)象的問題，使改進(jìn)后的蟻群算法更適用于三維地形環(huán)境下的路徑規(guī)劃。

技術(shù)研發(fā)人員：常樂,李嘉杰,楊龍帆,徐遵傑,周道強(qiáng),賈海濤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：電子科技大學(xué)長三角研究院（湖州）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/19