一种多粒度模式蚁群算法及其在路径规划中的应用

摘要

针对蚁群算法收敛速度慢以及易陷入局部极值的特点,提出一种多粒度模式蚁群算法,对每个蚂蚁设置不同的窗口宽度,增加蚂蚁搜索的灵活性和多样性,给出一种寻找蚁群高阶模式的方法,提高算法进化效率.提出蚁群规模的自适应变化方法,对所提算法在不同约束条件下进行收敛性分析,给出算法收敛时问的估计方法和首达时间分布的表达形式.对提出的算法利用几个典型的TSP问题与基本蚁群算法和几种改进蚁群算法进行对比分析.将提出的多粒度模式蚁群算法应用于无人机(UAV)路径规划中.研究结果表明:所提出的算法均优于基本蚁群算法,并且大部分问题均比其他几种改进蚁群算法的优.所提出的算法提高了路径规划的效率,并可以有效地规避动态威胁.