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申请/专利权人：安徽工程大学

摘要：本发明涉及一种基于K视界的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，S1、创建机器人工作环境地图起始点与目标点；S2、初始化节点实际视界矩阵v_matrix；S3迭代开始：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点寻路；S3.2、根据公式1计算节点的选择概率，用轮盘赌法选择下一节点并移动；S3.4、若所有蚂蚁都完成寻路任务，S3.5、更新信息素浓度矩阵；S3.6、判断当代最优路径长度lb是否小于Lb，更新Lb与nodeb为当代最优解；S3.7、以nodeb节点列表为依据，用式2和式3对所有节点的实际视界进行更新；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数；S4、循环T代后输出全局最优解。视界使蚂蚁有效排除无效选项，提高算法解决问题的效率。

主权项：1.一种基于K视界蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、采用栅格法创建机器人工作环境地图，定义起始点与目标点；S2、初始化节点的实际视界矩阵v_matrix，所有元素为K，K取值为所有节点的总数，最优路径长度Lb为无穷大，最优路径节点列表nodeb为空列表，包括距离启发因子α，信息素启发因子β，蚂蚁数量M，最大迭代次数T、挥发系数e、收缩系数λ以及其它算法参数；S3、算法迭代开始：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点开始寻路，i＝1,2,…M；S3.2、按照当前所处节点的视界范围筛选节点，根据公式1计算节点的选择概率，使用轮盘赌法选择下一节点并移动； 其中，是由迭代次数t时的第k只蚂蚁由节点i转移至节点j的选择概率，τijt是距离启发函数，ηijt是信息素浓度启发函数，α和β分别是距离启发因子以及信息素浓度启发因子，allowedk为可行节点列表；S3.3、判断当前节点是否为终点，若是，则执行S3.4，否则执行S3.2；S3.4、记录所有的寻路结果，保存路径节点信息与路径长度信息，若所有蚂蚁都完成了寻路任务，执行S3.5，否则执行S3.1；S3.5、按照传统蚁群算法相关流程更新信息素浓度矩阵；S3.6、判断当代最优路径长度lb是否小于Lb，若是，则更新Lb与nodeb为当代最优解；S3.7、以nodeb节点列表为依据，使用公式2和公式3对所有节点的实际视界进行更新； 上式中，为pi节点对应的理论视界，D为一列表，为pj节点与pi节点的欧氏距离，sort函数将参数列表中的元素从小到大排列，index方法将返回参数变量在列表中的序号，为第m代中pi节点对应的实际视界，λ为收缩系数，影响实际视界向理论视界靠拢的速度；S3.8、若当前迭代次数小于最大迭代次数，则执行S3.1；否则，执行S4；S4、循环T代后结束循环，输出全局最优解。

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百度查询： 安徽工程大学 一种基于K视界蚁群算法的焊接机器人路径规划方法