關鍵詞：蟻群算法 機器人 啟發(fā)因子 信息素揮發(fā)因子 路徑規(guī)劃 

摘要：針對傳統(tǒng)蟻群算法存在算法收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的問題,文中提出了一種改進的蟻群算法。在傳統(tǒng)A*算法的基礎上,改進其估價函數(shù),并將其引入到蟻群算法中,提出了改進啟發(fā)函數(shù)η,增加目標點對路徑搜索的吸引力,提高了收斂速度。新方法還改進了信息素揮發(fā)因子ρ,使信息素揮發(fā)因子處于動態(tài)變化,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最優(yōu)。仿真結果表明,改進的蟻群算法在收斂速度上比傳統(tǒng)蟻群算法提高了近50%,在最短路徑上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的蟻群算法,證明了改進算法的有效性。

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