作者：周丽娟 单位：中北大学 出版：《中北大学学报(自然科学版)》2018年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHBGG2018060170 DOC编号：DOCHBGG2018060179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于改进蚁群算法的WSN路径优化》PDF+DOC2012年第06期 杨新锋,刘克成 《多雷达威胁环境下的无人机路径规划》PDF+DOC2011年第04期 章国林,李平,韩波,郑巍 《基于成像传感器特性的侦察无人机航迹规划研究》PDF+DOC2017年第08期 于尧,程建博,李迎春 《吸尘机器人的路径规划算法》PDF+DOC2004年第06期 吴太国,刘颖,郗安民,姜延柏 《基于元胞蚁群优化算法的农业无线传感器网络路由研究》PDF+DOC2012年第06期 孙玉文,沈明霞,陆明洲,熊迎军,刘龙申 《无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法》PDF+DOC2012年第04期 杨冰,邓曙光,周来秀 《无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法》PDF+DOC 曹啸,王汝传,黄海平,孙力娟,肖甫 《基于目标向量的非全向测距机器人路径规划》PDF+DOC2012年第05期 刘奇,宋凯,张世平,王祁 《搜索双安全边缘点的实时路径规划方法研究》PDF+DOC2009年第01期 武心安,孙尧,莫宏伟 《无线传感器网络中基于能量模型的簇结构算法》PDF+DOC2009年第04期 文耀锋,杨昊,陈裕泉,潘敏

    • 针对agent路径规划算法收敛速度慢和规划效率低的缺点，提出了一种基于自适应动态规划和蚁群算法的agent路径规划算法.首先，利用agent获取的各距离传感器和目标传感器数据来获得系统状态的输入和输出；然后，提出了一种基于蚁群算法的路径各位置信息素更新方法，并用算法收敛后的信息素来初始化值函数；基于初始化的值函数，提出采用自适应的动态规划算法即Q学习算法来更新值函数，实现状态到动作的最优策略.最后，对基于自适应动态规划算法和蚁群算法的agent路径规划算法分别进行了定义和描述.在MATLAB环境下对所提的方法进行了仿真实验，实验结果表明：在固定障碍物和随机障碍物分布两种情况下所提方法均能收敛，而且分别仅需18个和25个时间步就能达到目标，较其它方法具有更高的收敛精度。

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