基于遗传蚁群算法的路径规划方法及系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201610005195.8
IPC分类号：G05D1/02;G06N3/12
申请日期：
2016-01-04
申请人：
江苏理工学院

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著录项信息

专利名称	基于遗传蚁群算法的路径规划方法及系统
申请号	CN201610005195.8	申请日期	2016-01-04
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2016-04-27	公开/公告号	CN105527965A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/02 二维的位置或航道控制〔2〕	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;0;2;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	江苏理工学院	申请人地址	江苏省常州市中吴大道1801号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏理工学院	当前权利人	江苏理工学院
发明人	贺乃宝;陆毅;高倩;沈琳;罗印升;潘瑜;刘波;俞烨
代理机构	南京同泽专利事务所（特殊普通合伙）	代理人	蒋全强

摘要

本发明涉及一种基于遗传蚁群算法的路径规划方法及系统，本路径规划方法包括：步骤S1，将遗传算法得到的一部分优化解转化为蚁群算法的信息素初始值；步骤S2，通过蚁群算法再进行路径寻优，寻优结束后对符合条件的路径进行交叉操作，最终得到最优路径；本发明的路径规划方法及系统克服了单个蚁群算法存在的不可避免的弊端，即蚁群算法在搜索初始阶段盲目性太大，实现了蚁群和遗传算法的优势互补，缩小了路径搜索的查找范围，提高了最优路径的搜索效率。

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