改进蚁群算法的机器人路径规划研究

摘要

cqvip:针对传统蚁群算法存在算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,文中提出了一种改进的蚁群算法。在传统A*算法的基础上,改进其估价函数,并将其引入到蚁群算法中,提出了改进启发函数η,增加目标点对路径搜索的吸引力,提高了收敛速度。新方法还改进了信息素挥发因子ρ,使信息素挥发因子处于动态变化,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进的蚁群算法在收敛速度上比传统蚁群算法提高了近50%,在最短路径上明显优于传统的蚁群算法,证明了改进算法的有效性。