改进蚁群算法在机器人路径规划上的应用

摘要

采用蚁群算法求解移动机器人路径规划时,会出现收敛速度慢、搜索精度不高等问题.针对以上不足,首先,在传统蚁群算法的基础上对初始信息素采取非均匀式分配,避免蚂蚁进行无用的搜索行为,提高求解速度;其次,引入A*算法的启发搜索来改进蚁群算法的启发函数,加快搜索速度;然后,改进转移概率解决了死锁现象;最后,采用蚂蚁回退策略处理U型陷阱.MATLAB仿真结果表明,改进后的蚁群算法迭代次数减少了 34％,搜索时间降低了 60％,规划出的路径缩短了 7％.