基于改进蚁群算法的智能铲运机全局路径规划.pdfVIP

第65卷 第 2期 有 色 金 属 (矿山部分) 2O13年3月 doi：10．396gl／J．issn．1671—4172．2013．02．002 基于改进蚁群算法的智能铲运机全局路径规划 龙智卓，战 凯，顾洪枢，石 峰，郭 鑫，冯孝华 (北京矿冶研究总院，北京 100160) 摘 要 ：以矿井 GIS地图为基础建立环境栅格模型，结合改进蚁群算法对智能铲运机在井下环境 中的全局路 径规划问题进行求解 。对基本蚁群算法存在 的问题进行改进 ，分别从路径选择规则 、全局信息素更新规则和局部 信息素更新规则三方面进行优化。通过仿真实验验证该改进蚁群算法 的有效性 ，并与基本蚁群算法进行 比较 ，结 果表明，改进蚁群算法具有较好 的稳定性和全局最优性，而且收敛速度较快 。该算法可根据 已知巷道环境地图得 到铲运机 的最优路径 ，有利于智能铲运机 的高效工作 。 关键词 ：智能铲运机 ；全局路径规划 ；栅格法 ；蚁群算法 中图分类号 ：TD422．4 文献标志码 ：A 文章编号 ：]67卜4172(2013)02—000605 GlobalpathplanningofintelligentLoad-Haul—Dumpbasedon improvedAntColonyAlgorithm LONG Zhizhuo，ZHAN Kai，GU Hongshu，SHIFeng，GUO Xin，FENG Xiaohua (BeijingGeneralResearchInstituteofMining Metallurgy，Beijing100160，China) Abstract：Aimingatglobalpathplanningproblem ofintelligentIoad—Haul—Dump (LHD)intheunderground environment，theimprovedAntColonyAlgorithm (ACA)isproposed，which combineswiththegridmodelbased onthemineGISmap．InordertOmendthedeficienciesofbasicACA，thealgorithm isimprovedfrom threeaspects： Pathchoose rules，Globalpheromoneupdaterulesand Localpheromone update rules． Through thesimulation experiments，it’SprovedthattheimprovedACA isefficient．ComparedwiththebasicACA ，theimprovedalgorithm hasthreeadvantages：goodstability，globaloptimizationandfastspeedofconvergence．Thisalgorithm cangetoptimum pathforLHD basedonaknownminemap，anditisusefulfortheefficientoperationofintelligentLHD． Keywords：intelligentLoad—Haul—Dump；globalpathplanning；gridmethod；AntColonyAlgorithm 矿产资源是国民经济发展和国家安全保障的一 中在人工操作的第一代铲运机上。为了提高矿 山数 种物质基础。近年来数字矿山技术发展迅速，为矿 字化水平和安全性，自主掌握铲运机智能化关键技 产资源的高效安全开发利用提供 了重要支持口… 。 术对智能铲运机 的发展具有重大意义。在此背景 2O世纪6O年代 ，铲运机作为一种 出矿的大型无轨 下 ，国家高技术研究发展计划 (863计划)课题 “地下 采矿设备在 国外发展起来 。铲运机 自动化是数字矿