基于改进蚁群算法的蔬菜大田无人农机路径优化

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王海琛

作者： 王海琛;吴华瑞;朱华吉;缪祎晟;杨宝祝

作者机构：

关键词： 路径寻优;无人农机;排序优化;蚁群算法

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2023 年 004 期

页码： 187-194

收录情况： 北大核心

摘要： 推进蔬菜机械化与无人化种植能够保障优良的蔬菜规模化种植技术效益，有力保证蔬菜质量与品质，有利于蔬菜规模化生产种植技术产业体系的发展。利用无人拖拉机作业GPS定位点集将实际农业作业区域转化为规则矩形，在此基础上建立以无人拖拉机总转弯距离最短为优化模型，采用蚁群算法对无人拖拉机耕地作业路径序列进行搜索。同时考虑到传统蚁群算法易陷入局部最优、全局搜索能力不足等问题，提出一种基于和声搜索策略的改进蚁群算法，通过引入sigmoid函数与和声搜索机制改善路径搜索能力，得到高质量耕地作业路径序列。将传统蚁群算法（AC）、精英蚁群算法（ELAC）作为对比算法，将传统梭形、回形作业方法作为路径对比作业方法，针对不同耕地作业规模进行无人拖拉机作业路径搜索试验。结果表明，本文算法得到的总转弯距离较梭形耕法降低35.53%～43.08%、较回形耕法降低24.98%～86.88%。精英蚁群算法在小规模作业区域中性能较优，但随着蔬菜大田规模扩大，改进和声蚁群算法优化效果更明显。

分类号： S219%TP18

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