公开(公告)号：CN112269382A

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN202011129164.6

申请日：2020-10-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张文辉 ,  王晨宇 ,  林基明 ,  林文杰

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开一种机器人多目标路径规划方法，结合了蚁群算法构建了强化学习模型，在蚁群算法迭代过程中对蚁群算法的信息素更新策略进行控制，并将其应用于多目标的路径规划任务中。该方法能够对算法运行状态进行感知，动态的调整更新策略，保证算法在不同状态下采取适当的策略，一方面增加算法探索位置区域的速度，另一方面避免算法陷入局部最优解中，提高算法后期的收敛精度。

公开(公告)号：CN112269382B

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202011129164.6

申请日：2020-10-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张文辉 ,  王晨宇 ,  林基明 ,  林文杰

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开一种机器人多目标路径规划方法，结合了蚁群算法构建了强化学习模型，在蚁群算法迭代过程中对蚁群算法的信息素更新策略进行控制，并将其应用于多目标的路径规划任务中。该方法能够对算法运行状态进行感知，动态的调整更新策略，保证算法在不同状态下采取适当的策略，一方面增加算法探索位置区域的速度，另一方面避免算法陷入局部最优解中，提高算法后期的收敛精度。