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Comparison of Conventional and Modified Ant Colony Approaches for Path Planning of Robot in an Indoor Environment 2

Comparison of Conventional and Modified Ant Colony Approache...

引用

2nd International Conference on Disruptive Technologies, ICDT 2024

作者： Sharan, Sudeep Ngoc Minh, Anh Tong Nguyen, Duc Thuan Dominguez-Jimenez, Juan Jose Nauth, Peter Frankfurt University of Applied Sciences Computer Science and Engineering Frankfurt am Main Germany Ucase Software Engineering Group School of Engineering University of Cádiz Cádiz Spain

ISBN: (纸本)9798350371055

The optimal path for autonomous robots is highly needed, particularly in the industrial communities, manufacturing and social support industries. The meta-heuristic methods are strong and adaptable, and their employment in autonomous problems is taken into consideration. One of the methods used by the researchers is Ant Colony Optimization (ACO). However, this approach is less effective due to a few limitations. Thus, in order to mitigate its shortcomings and enhance the robustness of path planning, this paper aims to compare the different standard ACO algorithm with the new modified built algorithm, which is developed by taking the concept of ACO and extending it by condition-based rules, named as condition based-ant colony concept (CB-ACC), to solve path planning. The theoretical foundation of ACO with modification as another approach are used in this study to illustrate the ACO methods in the path planning, particularly in the static-complex environment. Simulation results show the comparison of the ACO approaches, including the Ant system (AS), the Ant Colony system (ACS) and the modified condition based-ant colony concept (CB-ACC), and how they are effective for static-complex environments compared to conventional ACO algorithms. Moreover, this paper presents the comparison results of the three approaches. © 2024 IEEE.

关键词： Ant Colony Optimization Ant Colony system Ant system condition/rule-based system Modified ACO Path Planning

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