Comparação entre Abordagens Convencionais e Modificadas de Colônia de Formigas para Planejamento de Caminho de Robôs em um Ambiente Interno

O caminho ideal para robôs autônomos é altamente necessário, particularmente nas comunidades industriais, indústrias de manufatura e de apoio social. Os métodos meta-heurísticos são fortes e adaptáveis, e seu emprego em problemas autônomos é considerado. Um dos métodos utilizados pelos pesquisadores é a Otimização por Colônia de Formigas (ACO). No entanto, essa abordagem é menos eficaz devido a algumas limitações. Assim, para mitigar suas deficiências e aumentar a robustez do planejamento de caminhos, este artigo tem como objetivo comparar o algoritmo ACO padrão com o novo algoritmo modificado, que é desenvolvido a partir do conceito de ACO e estendido por regras baseadas em condições, denominado conceito de colônia de formigas baseado em condições (CB-ACC), para resolver o planejamento de caminhos. A base teórica da ACO com modificação como outra abordagem é usada neste estudo para ilustrar os métodos ACO no planejamento de caminhos, particularmente em ambientes estáticos e complexos. Os resultados da simulação mostram a comparação das abordagens ACO, incluindo o Sistema de Formigas (AS), o Sistema de Colônia de Formigas (ACS) e o conceito modificado de colônia de formigas baseado em condições (CB-ACC), e como eles são eficazes para ambientes estáticos e complexos em comparação com algoritmos ACO convencionais. Além disso, este artigo apresenta os resultados de comparação das três abordagens.