.958. 北京科技大学学报 第35卷 Y 9 9 ,4弱形魏 4 65*62 5 ◆89 1湖源9锁9 ◆88 9 02 104105 10805109 图3瓦斯管道位置在X-Y平面上的投影 Fig.3 Projection for the location of gas pipelines in the X-Y plane 表1瓦斯管道坐标（部分） Table 1 Coordinates of gas pipelines (partial) 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 编号 8-5 9-5 10-5 11-d 12-d A18 A19 A20 0 -50 -100 -150 -200 -250 -350 -400 Y 0 0 0 0 0 -7 -7 -7 Z 5.6 6.4 7.5 8.2 8.3 8.7 0 0 序号 9 10 11 12 13 14 15 16 编号 7-5 6-5 A17 8-4 9-4 10-4 11-c 12-c X 50 100 150 0 -50 -100 -150 -200 y 0 0 0 50 50 50 52 52 Z 6.3 6.2 4.3 6.0 6.5 6.5 6.5 6.8 序号 17 18 19 20 21 22 23 24 编号 A14 A15 A16 7-4 64 A13 A12 A11 X -250 -350 -400 50 100 150 200 250 46 45 45 50 50 50 50 50 Z 6.8 0 0 6.0 6.5 2.3 -3.1 -13.5 序号 4…小 97 98 99 100 101 102 103 编号 B19 B17 B18 C7 B23 B22 B21 X 104 200 266 0 -70 245 339 F 小 -256 -229 -252 -300 -306 -306 -306 4 8.5 8.3 4.0 16.0 16.0 10.4 5.0 序号 104 105 106 107 108 109 编号 B27 B26 B25 B24 B29 B28 X -12 80 275 375 217 311 y -360 -364 -360 -360 -404 -412 17.4 14.6 8.6 7.4 16.6 8.8 3 本文算法的仿真应用 所示 应用本文所提基于粒子群参数优化的改进蚁 群算法，对旭川垃圾场改建工程中的巡查机器人路 表2本文算法的仿真结果 径规划问题进行求解.以数值均匀分布的方式构建 Table 2 Simulation results obtained by the proposed algo- 包含a、B和p三个参数的三维粒子，各参数的 rithm 取值范围如下：a∈(0,3)，B∈(0,5)，p∈(0,1) 次数 路径长度/m 运行时间/s 6419.5354280 71.3760 取粒子数number=3,w=0.5,c1=2,c2=2,蚂蚁数 6220.6504480 67.9840 AntCount-=50,Q=2000,迭代代数X=3,当粒子群 0 6225.2978520 84.4390 算法迭代次数达到30代时，算法终止.考虑到蚁群 4 6302.8510740 76.6210 算法和粒子群算法应用过程中的随机性，这里对改 心 6228.1088870 67.8720 平均值 6279.2887378 73.6584 进算法求解5次，其统计结果如表2所示，最优路 最优解 6220.6504480 67.8720 径长度的变化情况与粒子群迭代代数的关系如图4· 958 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 35 卷 图 3 瓦斯管道位置在 X-Y 平面上的投影 Fig.3 Projection for the location of gas pipelines in the X-Y plane 表 1 瓦斯管道坐标 (部分) Table 1 Coordinates of gas pipelines (partial) 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 编号 8-5 9-5 10-5 11-d 12-d A18 A19 A20 X 0 −50 −100 −150 −200 −250 −350 −400 Y 0 0 0 0 0 −7 −7 −7 Z 5.6 6.4 7.5 8.2 8.3 8.7 0 0 序号 9 10 11 12 13 14 15 16 编号 7-5 6-5 A17 8-4 9-4 10-4 11-c 12-c X 50 100 150 0 −50 −100 −150 −200 Y 0 0 0 50 50 50 52 52 Z 6.3 6.2 4.3 6.0 6.5 6.5 6.5 6.8 序号 17 18 19 20 21 22 23 24 编号 A14 A15 A16 7-4 6-4 A13 A12 A11 X −250 −350 −400 50 100 150 200 250 Y 46 45 45 50 50 50 50 50 Z 6.8 0 0 6.0 6.5 2.3 −3.1 −13.5 序号 . . . 97 98 99 100 101 102 103 编号 . . . B19 B17 B18 C7 B23 B22 B21 X . . . 104 200 266 0 −70 245 339 Y . . . −256 −229 −252 −300 −306 −306 −306 Z . . . 8.5 8.3 4.0 16.0 16.0 10.4 5.0 序号 104 105 106 107 108 109 编号 B27 B26 B25 B24 B29 B28 X −12 80 275 375 217 311 Y −360 −364 −360 −360 −404 −412 Z 17.4 14.6 8.6 7.4 16.6 8.8 3 本文算法的仿真应用 应用本文所提基于粒子群参数优化的改进蚁 群算法，对旭川垃圾场改建工程中的巡查机器人路 径规划问题进行求解. 以数值均匀分布的方式构建 包含 α、β 和 ρ 三个参数的三维粒子，各参数的 取值范围如下：α ∈(0, 3)，β ∈(0, 5)，ρ ∈(0, 1). 取粒子数 number=3，w=0.5，c1=2，c2=2，蚂蚁数 AntCount=50，Q=2000，迭代代数 X=3，当粒子群 算法迭代次数达到 30 代时，算法终止. 考虑到蚁群 算法和粒子群算法应用过程中的随机性，这里对改 进算法求解 5 次，其统计结果如表 2 所示，最优路 径长度的变化情况与粒子群迭代代数的关系如图 4 所示. 表 2 本文算法的仿真结果 Table 2 Simulation results obtained by the proposed algo￾rithm 次数 路径长度/m 运行时间/s 1 6419.5354280 71.3760 2 6220.6504480 67.9840 3 6225.2978520 84.4390 4 6302.8510740 76.6210 5 6228.1088870 67.8720 平均值 6279.2887378 73.6584 最优解 6220.6504480 67.8720