基于多策略改进蚁群算法的机器人路径规划

摘要

针对传统蚁群算法初期容易盲目搜索,收敛速度慢,全局性不强,搜索路径安全性不足等问题,提出了一种改进蚁群算法。通过全局变量改进启发函数,使算法不容易陷入局部最优;用椭圆几何法构造数学模型,来重新分配初始信息素,使算法初期不会盲目搜索;提出自适应有界的信息素迭代方式,增强收敛速度。除距离最优,时间最优外,提出安全最优的邻接矩阵改造方法,避免机器人移动中的磕碰现象。仿真结果表明,改进后算法收敛速度提高,迭代次数减少,初期搜索效率加强,规划路径避开所有障碍物顶点,验证了算法的有效性,优越性和安全性。