增强蚁群算法的机器人最优路径规划

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蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用

c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。

智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。

路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。

最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。

近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。

A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。

随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

式中，$为起始节点，g为目标点，切为起始点$到节点/之间的距离，血为节点/到目标点g之间的距离。这一改进增强了蚂蚁搜索的目的性，降低了算法陷入局部最优解的概率。
3.2信息素浓度更新规则的改进传统蚁群算法是在蚂蚁遍历所有路径后再对信息素浓度
进行更新，并且信息素挥发因子是常数，这样容易导致蚂蚁在前期搜索时的盲目性较大，在后期搜索时的收敛速度较慢。
作者简介：张小龙(1998-),男，河南周口人，硕士研究生。研究方向：移动机器人路径规划研究。
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信!g与电脑 China Computer & Communication
2021年第8期
1环境建模
移动机器人环境建模方法主要有栅格法、自由空间法、构型空间法等，其中以栅格法最为常用。栅格法环境建模的基本原理是将移动机器人的工作环境划分成很多小网格，每个网格的大小是由机器人的步长决定的。机器人工作环境分为可行区域与非可行区域，因此网格也是由可行网格与障碍网格组成。可行网格用白色网格表示，非可行网格用黑色网格表示。图1是20*20的机器人环境建模网格，机器人需要从起始点（0, 0）到达终点（19, 19）,中间每一段路径都有8个方向可供选择，同时机器人也要躲避网格中的黑色障碍物，以顺利到达终点。
Abstract: Aiming at the problems of traditional ant colony algorithm such as low efficiency, slow convergence speed, and easy to fall into local optimal solution, the author proposes an improved ant colony algorithm. The algorithm introduces a distance heuristic factor into the heuristic function, which makes the ants have the orientation in the path search process, and makes the algorithm not easy to fall into the local optimal solution. The research results show that the proposed improved ant colony algorithm can find the optimal path efficiently and quickly, and the quality of the path is better than the path planned by the traditional ant colony algorithm.

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

（１．ＳｈａｎｄｏｎｇＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｒｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎａｎ２５００００Ｃｈｉｎａ；２．ＭＥＳＮＡＣ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６０４２Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｓｏｌｖｅｔｈｅａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄａｎｄｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍａｎｄｓｔａｇｎａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｒｏｂｏｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｍｅｈｏｔｄ
ｂａｓｅｄｏｎＭａｘ — ＭｉｎＡｎｔＳｙｓｔｅｍ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓｎａａｄａｐｔｉｖｅｍｏｄｅｌｏｒｆｐｈｅｒｏｍｏｎｅｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔａｄｊｕｓｔｅｄａｄａｐｔｉｖｅｌｙ

蚁群算法最优路径

机器人的路径规划---蚁群算法1.蚁群算法众所周知，蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。

自从M．Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System，ACS)以来，这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的使用。

蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面：(1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。

蚁群在寻优的过程中会释放一定量的信息素，蚁群的规模越大，释放的信息素的量也就越大，而寻优路径上存在的信息素浓度越高，就会吸引更多的蚂蚁，形成一种正反馈机制，然后通过反馈机制的调整，可对系统中的较优解起到一个自增强的作用，从而使问题的解向着全局最优的方向演变，最终能有效地获得全局相对较优解。

(2)蚁群算法是一种本质并行的算法。

个体之间不断进行信息交流和传递．有利于最优解的发现，并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。

(3)蚁群算法易于和其他方法结合。

蚁族算法通过和其他算法的结合，能够扬长避短，提高算法的性能。

(4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。

一群算法是一种群只能算法，每只蚂蚁巡游的过程相对独立，他们会在自己的活动空间进行搜索，蚂蚁在寻优过程中通过释放信息素，相互影响，互相通信，保证了解的全局性。

(5) 蚁群算法具有鲁棒性。

蚁族算法的数学模型易于理解，可以广泛使用在很多复杂的优化问题中，蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择，受初始点的影响相对较小，并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。

由此可见，在机器人寻找最优路径的过程中，采用蚁群算法实现路径的规划问题，可以高效，准确的找到最优的路径。

2.移动机器人的路径规划2.1环境信息处理假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域，在矩形区域内分布有n个异形障碍物，显然对于该获取的实际环境信息：首先，由于障碍物大小不一，而且形状也各不相同，为了减少机器人处理地图信息的负担，需要对工作环境行一些必要的预处理；其次，在后续章节中，描述机器人的路径规划方法是基于把障碍物近似成质点的基础上进行的，而要把障碍物近似成质点也同样需要对工作环境的信息进行适当预处理。

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法移动机器人路径规划是指在给定环境中，通过合理的路径选择机制，使机器人能够从起始位置达到目标位置。

蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为来解决组合优化问题。

本文将基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法进行讨论。

首先，基本蚁群算法可以描述为：蚂蚁在过程中通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径，蚂蚁选择路径的概率与路径上的信息素浓度有关。

因此，移动机器人路径规划可以将环境建模为一个图，图中的节点代表机器人可以经过的位置，边表示节点之间的连接关系，边上的信息素浓度表示该路径的选择概率。

然而，基本蚁群算法存在一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。

为了改进蚁群算法的性能，可以采取以下措施：1.引入启发式信息：在传统蚁群算法中，蚂蚁只通过信息素来选择路径，而没有考虑其他启发信息。

可以通过引入启发式信息，比如节点之间的距离、节点的拥挤程度等，来辅助蚂蚁选择路径。

启发式信息可以通过转化为边上的信息素浓度来体现，从而在路径选择过程中起到指导作用。

2.动态调整参数：传统蚁群算法中的参数，如信息素的挥发系数、信息素的增加量等，通常是固定的。

在移动机器人路径规划中，可以根据进程的需要，动态调整这些参数。

比如，可以根据过程中的信息素浓度变化情况来动态调整信息素的挥发系数，增强的全局性。

3.禁忌表策略：禁忌表策略是一种记忆性策略，通过记录已经过的路径信息，来避免蚂蚁陷入重复的情况。

在移动机器人路径规划中，可以采用禁忌表策略来记录已经探索过的路径，从而防止机器人陷入循环过程。

4.并行化计算：蚁群算法的过程涉及到大量的迭代计算，这些计算可以通过并行化来加速。

在移动机器人路径规划中，可以将蚁群算法的计算过程进行并行化处理，通过多个计算节点同时进行并交换信息，从而提高效率。

综上所述，基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法可以引入启发式信息、动态调整参数、禁忌表策略和并行化计算来提高规划算法的性能。

蚁群算法在路径规划中的应用

蚁群算法在路径规划中的应用概述：在现实世界中，路径规划是一个非常重要的问题。

无论是导航系统、交通规划还是物流调度，都需要找到最优的路径来解决问题。

蚁群算法作为一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的优化算法，被广泛应用于路径规划问题中。

本文将介绍蚁群算法的原理和几种常见的应用。

蚁群算法的原理：蚁群算法源于观察到蚂蚁在寻找食物时留下的信息素行为。

当蚁群中的一只蚂蚁找到食物之后，它会沿着返回的路径释放信息素。

这些信息素将吸引其他蚂蚁沿着该路径行动，随着时间的推移，更多的蚂蚁会选择这条路径，从而形成更强的信息素效应。

蚁群算法通过模拟这种信息素行为来找到最优解。

蚁群算法的应用：1. 路径规划：蚁群算法在路径规划中的应用是最常见的。

蚂蚁在搜索食物时，会选择性地释放信息素来引导其他蚂蚁寻路。

类似地，蚁群算法可以模拟蚂蚁行为来搜索最短路径或最优路径。

例如，在导航系统中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在地图上搜索路径的行为，帮助用户找到最短路径。

2. 物流调度：物流调度是一个复杂的问题，涉及到多个因素，如货物的运输时间、成本、路径等。

蚁群算法可以应用于物流调度中，通过模拟蚂蚁在搜索食物的行为，帮助选择最优的路径和调度策略。

这可以有效减少成本，并提高物流的效率。

3. 机器人导航：在机器人导航中，蚁群算法可以帮助机器人找到最优的路径和规避障碍物。

类似于蚂蚁寻找食物的行为，机器人可以释放“信息素”来引导其他机器人选择合适的路径。

这种算法可以帮助机器人自主探索未知环境，并找到最短路径。

4. 电子游戏中的敌人行为：在电子游戏中，敌人的行为通常是通过编程来实现的。

蚁群算法可以用于模拟敌人的智能行为，使其更加具有逼真的表现。

通过使用蚁群算法，敌人可以模拟蚂蚁的寻找食物行为，从而更加灵活地寻找玩家并采取相应的行动。

总结：蚁群算法在路径规划中的应用能够有效解决复杂的问题，如寻找最短路径、物流调度、机器人导航和电子游戏的敌人行为。

通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，蚁群算法可以帮助我们找到最优的解决方案。

基于改进蚁群算法的智能机器人路径规划

从一开始就被该领域的专家及学者所看重。为了找在智能机器人的研究领域中，机器人的路径规划指的是机项核心内容，令智能机器人能够顺利无阻的行进，碰到了器人在它的工作范围内，根据系统内部的指令来进行最优化的寻一种最优路径，些问题需要解决，且做了诸多准备工作，直至找到了这种基选择，包括行走路径最短或行走时间最少等决策都是通过路借助以往蚁群算径规划指令来引导，甚至在智能机器人的行走过程中遇到障碍于改进蚁群算法的智能机器人路径规划方案，
择问题的解决方案。从实践研究中发觉到，针对蚁群算法来搜
从而令智能机器人接收到最佳路径行进的指令，自从２０世纪５０年代中期，世界科研领域创立了仿生学以索有效信息，且非常可能陷入到局部最优路径的困顿之来，人们从生物进化的机理中受到极大的启发，提出了许多用这一过程较为缓慢，中，让智能机器人无所适从，并最终选择一条欠佳的路径行进。以解决复杂优化问题的新方法，蚁群算法便是其中的一种。现
实验研究・
基于改进蚁群算法的智能机器人路径规划
朱长耀曹凤（辽宁工业大学，辽宁锦州１２１０００）
摘要：从以往的研究资料中可以了解到，智能机器人路径规划是机器人研究领域中的一项重要分支，同时也是智能机器人用以执行各种
究其原因在于，狼群分配原则会对信息出有效的路径，因为未知环境下的智能机器人只有极少的经验更具科技感与智能化，从而让信息素遵循一定的规律呈现出信息集与知识，尤其是对于行进路径的选择，更是难上加难，需要科素进行适当更新，

基于智能蚁群算法的路径规划与优化研究

基于智能蚁群算法的路径规划与优化研究智能蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁寻路行为的优化算法。

它模拟了蚂蚁在寻找食物时的规律和策略，通过大量的蚁群个体之间的交流和协作，不断寻找最优路径。

在路径规划和优化领域，智能蚁群算法已经被广泛应用，并且在很多问题中获得了非常良好的效果。

优化问题是人类在计算机科学、工程学、生物学等众多领域中面临的问题之一。

在这些领域中，优化的问题通常都可以被看做是寻找最优解的问题。

不过，由于优化问题的复杂度非常高，特别是在实际应用中，通常会面临着大量的约束条件、未知的参数和非线性问题等复杂情况。

这时候，智能蚁群算法优化算法就起到了重要作用。

通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为和策略，智能蚁群算法能够有效的解决一些复杂的优化问题。

相比于传统的优化算法，智能蚁群算法具有以下的优点。

首先，智能蚁群算法具有较好的鲁棒性。

由于该算法模拟自然界中的动物寻路行为，蚁群个体之间输入输出非常简单，因此算法具有很高的兼容性和鲁棒性。

即使在某个蚁群个体出现失效的情况下，整个算法系统也不会因此而崩溃。

其次，智能蚁群算法能够自适应。

蚂蚁在寻找食物时，会根据周围环境的变化来自适应调整自己的行为和策略。

在智能蚁群算法中，每个蚂蚁节点也会根据自身的数据来调整自己的路径搜索策略，达到更优的效果。

最后，智能蚁群算法聚类效果良好。

在寻找食物时，蚂蚁节点会通过一个简单的信息传递机制来寻找最优食物位置。

在计算机算法中，智能蚁群算法也会通过这种信息传播方式来避免重复搜索，并且提高搜索效率。

在路径规划和优化问题中，智能蚁群算法也被广泛应用。

对于一个定位的问题场景来说，智能蚁群算法可以有效的寻找到最短路径。

在蚁群行动过程中，逐渐建立了路径信息素分布模型，已经过的路径留下的信息仍会影响后续的选择，从而获得更加优秀的解。

在实际应用中，智能蚁群算法可以用于非常多的应用场景。

例如，在交通出行中，可以利用智能蚁群算法来进行路径规划和优化；在机器人路径规划中，也可以利用智能蚁群算法来确定最优路径；在电力系统中，可以利用智能蚁群算法来优化发电和输电效率。

AGV与人工智能算法的结合优化路径规划

AGV与人工智能算法的结合优化路径规划人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在各行各业都有广泛的应用，其中与自动导航设备自动引导车（Automated Guided Vehicle, AGV）结合使用的路径规划是其中之一。

AGV是一种能够自主在指定区域内进行运输、搬运等操作的机器人设备。

而通过结合人工智能算法，可以对AGV的路径规划进行优化，提高工作效率和自主性。

一、AGV与人工智能算法的基本原理AGV是通过搭载传感器、扫描仪和导航系统等设备，实现自主导航和路径规划的机器人。

AGV的导航系统通过识别环境中的障碍物和目标点，确定最优的路径，并通过传感器实时感知环境变化，以保证行驶的安全性和准确性。

在传统的路径规划中，我们通常使用A*算法、Dijkstra算法等来确定AGV的运动路径，但这些算法无法应对复杂的环境变化和实时信息。

而人工智能算法，如深度强化学习和遗传算法等，能够通过不断的学习和优化，使AGV可以在复杂的环境中做出更加智能且高效的决策。

二、AGV路径规划的优化方法1. 深度强化学习深度强化学习是一种利用神经网络来实现学习和决策的方法。

通过对大量样本进行模拟或实际的训练，AGV可以学习到在不同场景下的最优行为。

在路径规划中，AGV可以通过深度强化学习来确定每个时间步的最佳动作，以达到效率和准确性的最大化。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化原理的优化算法。

在AGV的路径规划中，通过将不同的路径方案视为个体，使用遗传算法来生成新的路径方案。

通过交叉、变异等操作对路径方案进行进化和优化，以得到适应度更高的路径。

3. 蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁在寻找食物过程中的群体行为而得到的一种优化算法。

在AGV的路径规划中，蚁群算法可以模拟蚂蚁释放信息素的行为，使得AGV在选择路径时能够更快速地找到最优路径。

蚁群算法具有并行性和自适应性的特点，能够很好地适应复杂的环境和目标变化。

移动机器人全局路径规划的增强蚁群优化算法

（ａｃａｇＨｎｋｎｎｅｉ，ａｃａｇＪｎｘ３０６，ｈｎ）ＮｎｈｎａｇｏｇＵｉｒｔＮｎｈｎ，ｉｇｉ３０３Ｃｉｖｓｙａａ
Ｋｅｒｓｍｏｉｏｏｓａｈｐａｎｎ；ａｔｃｌｎｐｉｚｔｎ；ｐｅｏｎｉｕｉｎ；ｄａｌｃ；ｒｕｄｂｕｙｗｏｄ：ｂｌｒｂｔ；ｐｔｌｎｉｇｎｏｏｙｏｔｅｍｉｉａｏｈｒｍｏｅｄｆｓｆｏｅｄｏｋｏｎａｏｔＡｂｔａｔＡｎｅｈｎｅｎｏｏｙｏｔｚｔｏｇｒｈｉｒｐｓｄｔｌｎｇｏａａｈｏｂｌｒｂｔｕｄｒｃｍｐｉａｅｎｉｎｓｒｃ：ｎａｃｄａｔｌｎｐｉａｉｎａｏｉｍｓｐｏｏｅｏｐａｌｂｌｐｔｆｍｏｉｏｏｓｎｅｏｌｔｄｅｖｒ — ｃｍｉｌｔｅｃｏｍｅｔ．Ｔｅｐｔｎｓｈａｈ—ｌｃｅｈｎｍｅｏｓａｏｄｄｔｒｕｈｍｏｉｉｇｂｔｎｔｌｎｉｏｍｅｔｐｅｏｎｎｔｔｒｎｉｏｒｂｂｌｏｋｄｐｅｏｎｎｉｖｉｅｈｏｇｄｆｎｏｈｉｉａｖｒｎｎｈｒｍｏｅａｄｓａｅｔａｓｔｎｐｏａｉ — ｙｉｅｉｉ
状态转移概率，避免了路径死锁；视野区域内的确定性搜索与随机性搜索相结合，将改善了迂回曲折现象；引入局部信息素扩散机制，提高了算法的全局优化能力。仿真结果表明：当环境中障碍物分布密集或存在大量的凹形区域时，算法能有效地新规划出较为理想的安全路径，规划时间可满足实际应用要求。［中图分类号］Ｔ３１Ｐ９［文献标志码］Ａ［文章编号］１０ — ９６２１）４— ０８—００１４２（０１００４６

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用剖析

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用剖析蚁群算法（Ant Colony algorithm）是一种模拟蚂蚁行为的启发式优化算法，其主要应用于解决组合优化问题，特别是在路径规划问题中的应用较为突出。

蚁群算法的基本原理是基于蚂蚁在寻找食物时的行为规律，当一只蚂蚁找到食物后，会释放一种称为信息素的物质，同时返回巢穴。

其他蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径，浓度高的路径被选择的概率较大。

当蚂蚁返回巢穴时，会根据所选择路径上的信息素浓度来增加信息素的浓度，从而在路径上留下更多的信息素。

随着时间的推移，信息素浓度逐渐增加，最终蚂蚁群体会逐渐聚集在较优的路径上。

移动机器人路径规划是指根据机器人的起点和终点，找到一条最优的路径。

在移动机器人路径规划中，蚁群算法可以解决多目标、多约束的路径规划问题。

下面将从问题建模、蚁群算法实现、实际应用等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用进行剖析。

首先，对问题进行建模。

在移动机器人路径规划中，路径可以表示为有向图，图的节点表示机器人可以到达的位置，边表示连接两个位置的路径。

节点之间的距离可以是直线距离、时间、能耗等。

起始节点表示机器人的起点，终止节点表示机器人的目标。

路径规划的目标是找到一条从起始节点到终止节点的最短路径，同时尽可能满足约束条件。

其次，实现蚁群算法。

蚁群算法包括初始化信息素、蚂蚁的移动、信息素更新等步骤。

初始化信息素是指在路径上的每条边上设置初始信息素的浓度。

蚂蚁的移动过程中，每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数来选择下一步移动的节点。

启发式函数可以根据节点和目标节点的距离、路径上信息素的浓度等因素来计算。

当蚂蚁到达终点后，根据蚂蚁的路径长度来更新路径上的信息素浓度，即路径长度越短的蚂蚁路径上的信息素浓度越高。

同时，为了防止信息素过快蒸发，可以引入信息素的挥发系数。

蚂蚁算法一般通过多次迭代来寻找最优的路径。

最后，应用蚁群算法进行路径规划。

蚁群算法在移动机器人路径规划中可以实现多目标、多约束的优化。

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究摘要：随着移动机器人的快速发展和广泛应用，路径规划成为了一个研究热点。

蚁群算法是一种仿生算法，由于其具有优秀的全局搜索能力而被广泛应用于路径规划问题中。

然而，传统的蚁群算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了提高路径规划算法的性能，本文针对蚁群算法的不足之处进行了改进，结合局部信息和全局信息，提出了一种改进蚁群算法，并在移动机器人路径规划问题中进行了实验与分析。

关键词：移动机器人；路径规划；蚁群算法；全局搜索；局部信息1. 引言近年来，移动机器人的应用范围不断拓展，如自主导航、物流配送、环境监测等领域。

而移动机器人的路径规划是其中的关键问题之一。

路径规划算法要求机器人能够找到一条安全、高效的路径，以达到目标位置。

2. 蚁群算法简介蚁群算法是一种仿生算法，灵感来源于蚂蚁在觅食过程中的行为。

蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，以信息素作为信息交流媒介，实现了全局搜索和局部搜索相结合的优化过程。

蚁群算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，适用于解决复杂的路径规划问题。

3. 蚁群算法改进但是传统的蚁群算法在解决路径规划问题时存在一些不足之处，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。

为了提升算法的性能，本文提出了一种改进的蚁群算法。

该算法在原有的蚁群算法基础上，引入了局部信息和全局信息，并优化了信息素更新策略。

具体步骤如下：首先，根据机器人的起始和目标位置，生成初始化的蚁群。

蚂蚁根据当前位置和信息素浓度决定下一步的移动方向。

其次，蚂蚁根据当前位置和目标位置之间的距离信息，在局部范围内引入启发式信息。

启发式信息可使蚂蚁更快地向目标位置靠近，有利于减少路径长度。

然后，蚂蚁根据局部信息和全局信息的综合评估，确定下一步移动的方向。

综合评估考虑了当前位置附近的信息素浓度和离目标位置的距离。

此举有助于克服传统蚁群算法易陷入局部最优的问题。

最后，蚂蚁根据选择的移动方向更新信息素，并通过信息素挥发策略控制信息素的衰减。

matlab-蚁群算法-机器人路径优化问题

matlab-蚁群算法-机器人路径优化问题matlab蚁群算法机器人路径优化问题在当今科技迅速发展的时代，机器人的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配到医疗领域的微创手术，从物流仓储的货物搬运到危险环境的探测救援，机器人都发挥着重要的作用。

而机器人在执行任务时，如何规划出一条最优的路径是一个关键问题，这不仅关系到机器人的工作效率，还影响着其能源消耗和任务完成的质量。

蚁群算法作为一种启发式算法，为解决机器人路径优化问题提供了一种有效的途径。

蚁群算法的灵感来源于自然界中蚂蚁的觅食行为。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会在经过的路径上释放一种叫做信息素的化学物质。

其他蚂蚁能够感知到这种信息素，并倾向于选择信息素浓度高的路径。

随着时间的推移，较短的路径上信息素积累得更快，更多的蚂蚁会选择这条路径，从而形成一种正反馈机制，最终所有蚂蚁都能够找到一条从蚁巢到食物源的最短路径。

将蚁群算法应用于机器人路径优化问题时，首先需要将机器人的工作环境进行建模。

可以将工作空间划分为一个个的网格或者节点，机器人在这些节点之间移动。

然后，为每个节点之间的连接设置一个初始的信息素浓度。

在算法的每一次迭代中，机器人从起始点出发，根据节点之间的信息素浓度和一些启发式信息（例如节点之间的距离）来选择下一个要访问的节点。

当机器人到达目标点后，就完成了一次路径的探索。

在这次探索中，机器人所经过的路径上的信息素会得到更新，通常是路径越短，信息素的增加量越大。

为了使算法更加有效，还需要对信息素的更新规则进行合理的设计。

一种常见的方法是，在每次迭代结束后，对所有路径上的信息素进行挥发，即减少一定的比例，以避免早期形成的较好路径对后续的搜索产生过度的影响。

同时，对于本次迭代中产生的最优路径，给予较大的信息素增量，以强化这条路径的吸引力。

在实际应用中，使用 Matlab 来实现蚁群算法进行机器人路径优化具有很多优势。

Matlab 提供了丰富的数学计算和图形绘制功能，能够方便地处理矩阵运算和数据可视化。

基于蚁群算法的移动机器人路径规划

基于蚁群算法的移动机器人路径规划
汇报人：文小库 2023-12-21
目录
• 引言 • 基于蚁群算法的路径规划模型 • 移动机器人路径规划算法实现 • 实验结果与分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
01
移动机器人路径规划问题
随着机器人技术的不断发展，移动机器人在许多领域得到广泛应用。路
径规划是移动机器人自主导航的核心问题，需要寻找从起点到目标点的
05
结论与展望
研究成果总结
蚁群算法的优化
通过实验验证，蚁群算法可以有效优化移动机器人的路径规划问题，在复杂的地图环境中寻找最
短路径。
算法鲁棒性
蚁群算法具有较好的鲁棒性，对于不同复杂度的地图和任务需求，都能提供较为满意的解决方案。
实时性
蚁群算法能够在短时间内给出路径规划结果，满足移动机器人实时决策的需求。
04
实验结果与分析
实验环境搭建与数据采集
实验环境
在实验室环境中，搭建了一个10m x 10m的地图，其中包含障碍物和目标点。
数据采集
通过移动机器人搭载的传感器采集地图数据、障碍物位置、距离等信息。
算法性能对比实验
01
02
03
对比算法
将蚁群算法与常见的路径规划算法（如Dijkstra算法、A*算法等）进行对比。
实验过程
在相同的实验环境下，分别使用不同的算法进行路径规划，并记录规划时间和路径长度等指标。
结果分析
通过对比实验结果，分析蚁群算法在路径规划中的性能表现。
不同场景下的路径规划结果展示
场景一
地图中存在多个障碍物，需要规划出一条从起点到终点的最短路径。

2020年matlab蚁群算法机器人路径优化问题精编版

用ACO 算法求解机器人路径优化问题4.1 问题描述移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。

它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。

机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。

4.2 算法理论蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。

该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。

但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。

Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。

次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。

Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。

蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。

蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。

这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。

经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

[收稿日期]2018-04-12[基金项目]中国石油大学胜利学院大学生创新创业训练计划项目(2016026)[作者简介]张晓玲(1982 ),女,山东潍坊人,中国石油大学胜利学院机械与控制工程学院讲师,硕士,主要从事机器人路径规划㊁工业过程故障诊断方法研究㊂doi :10.3969/j.issn.1673⁃5935.2018.02.012基于改进蚁群算法的机器人路径规划张晓玲,王正存,吴作君(中国石油大学胜利学院机械与控制工程学院,山东东营257061)[摘　要]　针对传统蚁群算法在解决机器人路径规划问题中存在收敛精度不高的情况,提出一种改进蚁群优化算法㊂该算法用栅格法对机器人运行环境建立地图模型,利用蚁群算法寻找移动路线,然后采用模拟退火算法,加入回火机制对搜索到的解进行处理,防止陷入局部最优,提高蚁群算法全局搜索能力㊂在MATLAB 软件上的仿真结果表明,相对传统的蚁群算法,改进的蚁群算法在机器人路径规划中能获得更优的路径㊂[关键词]　蚁群算法;模拟退火;路径规划[中图分类号]TP242 [文献标识码]A [文章编号]1673⁃5935(2018)02⁃0044⁃04 机器人路径规划问题是指,在已知机器人的起始和目的地坐标,明确环境信息条件下,找到一条能连接起始坐标和目的地坐标的最短路径㊂现有的机器人路径规划方法有蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACO )[1],神经网络算法[2],人工势场法[3],模拟退火算法[4]等㊂其中智能路径规划算法中的蚁群算法在机器人路径规划中被广泛应用㊂蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo [5]在1991年提出的一种受自然界生物的自催化行为启发而产生的通用启发式进化算法㊂它采用正反馈机制㊁分布式计算方法,具有较强的优化能力和较强的鲁棒性[6],经常用来解决各种分布式环境下的组合优化问题㊂蚁群算法不足之处在于,寻优过程中当问题规模变大时,存在收敛精度变低问题㊂笔者采用改进的蚁群算法在搜索路径过程中,使用模拟退火算法迭代和蚁群算法进行搜索路径,利用回火条件,可以寻找到最优路径㊂1　机器人运行环境建模机器人路径规划首先需要对其运行环境或工作空间建模,考虑到栅格分解法具有精度高㊁方便实现等优点,因此选用栅格法对机器人环境进行划分㊂设机器人的工作环境为二维平面上的方格区域,起始坐标和目的地坐标分别表示为S 和T ㊂每个栅格采用经纬度坐标进行位置标示,并以地图左下角的栅格S 为机器人的起点,右上角栅格T 为机器人的目的地㊂采用序号法对图1中每一个栅格进行编号,其中黑色方块表示环境中的障碍物,并采用八叉树表示路径搜索方向㊂如果机器人在栅格地图上t 时刻所在的经纬度为L t (x t ,y t ),则在下一时刻的位置为L t +1(x t +1,y t +1),此次移动长度d t 为d t =2,x t +1=x t ±1且y t +1=y t ±1,1,x t +1=x t ±1或y t +1=y t ±1{.(1)假设从设置的起始点开始移动,要经过n 步到达所设目标终点,则此次所寻找路径的长度为D =∑nt =1d t .(2)用栅格法建立机器人的运行环境和工作空间模型后,下一步则需要结合合理有效的优化方法寻找所有路径中最短的路径㊂442018年6月中国石油大学胜利学院学报Jun.2018第32卷　第2期Journal of Shengli College China University of Petroleum Vol.32　No.2图1　栅格地图模型2　基于传统蚁群算法的路径规划2.1　蚁群觅食分析研究发现,每只蚂蚁觅食过程中在其行走路径上会留下一种为信息素的化学物质,一定范围内的其他蚂蚁能感觉到这种物质,且倾向于朝信息素浓度高的方向移动[7]㊂如果在某一条所走过的路径上被留下的信息素总量的浓度越高,则其他蚂蚁倾向选择这条路径的概率就会越大,因此有了信息素这种媒介物质,最终使得绝大多数蚂蚁选择最短的路径行走㊂2.2　基于传统蚁群算法的机器人路径规划步骤步骤1:将算法中各类参数初始化,如蚁群中蚂蚁数量㊁最大迭代次数等;步骤2:在栅格地图初始化时,将机器人看做一只蚂蚁,蚂蚁运动时受到各路径上信息素浓度影响,根据每条路径上的信息浓度决定下一步方向㊂蚂蚁在t 时刻当前位置为i ,往位置j 移动的概率P ij (t )为P ij (t )=[τij (t )]α[ηij ]β∑k ∈allowed[τik (t )]α[ηik ]β,j ∈allowed ;0,其他ìîíïïïï.(3)式中,α,β为控制信息素和启发信息影响大小的参数;allowed 是可选的前进方向集合㊂步骤3:计算每个蚂蚁所产生的路径长度㊂步骤4:更新信息素浓度㊂τij (t +1)=ρτij (t )+Δτij (t ,t +1).(4)Δτij (t ,t +1)=∑mk =1Δτk ij (t ,t +1).(5)式中,τij (t +1)为在第t 次迭代时边ij 上的蚂蚁释放的信息素;ρ为信息素维持因子;Δτij (t ,t +1)为每个蚂蚁在某个边ij 上留下所产生信息素之和㊂步骤5:使所有蚂蚁执行步骤2,得到n 条路径,找出所有路径中最短的可行路径,并按式(4)更新信息素矩阵㊂步骤6:将当前迭代值与设定的最高迭代值进行比较,若超过限定值则终止循环迭代,否则回到步骤2,进入下一次迭代过程,直到满足该条件退出㊂3　基于改进蚁群算法的路径规划3.1　模拟退火算法模拟退火算法是对金属退火过程的模拟,先用高温将金属融化,然后逐渐冷却,直到形成良好的晶体结构,即进入一种具有最小能量的状态[8]㊂模拟退火算法也可用于路径规划算法以避免陷入局部最优㊂模拟退火算法迭代过程如下㊂第一步:某个温度T 下得到一个解(结合蚁群算法时,指用蚁群算法优化得到的解)㊂第二步:若当前温度T 下得到的解比前一时刻温度的解好,则采用这个新的解,否则转第三步㊂第三步:计算温度T 下接受劣解的概率㊂P =e dEkT .(6)其中,随机产生一个[0,1]区间的随机数X ,如果X <P ,那么接受这个劣解,转到第一步,否则放弃这个解,转到第一步㊂从P 的计算公式可以看到,随着温度T 的上升,P 的值是越来越小的,随着迭代的进行,接受劣解的概率下降,与自然界中晶体退火结晶的过程非常相似,从而实现了模拟退火算法㊂3.2　带回火的模拟退火-蚁群算法路径规划步骤采用模拟退火-蚁群算法进行路径寻优时,加入回火,回火机制是指当温度低于设定回火下限温度时,温度慢慢升温到回火上限温度㊂回火本质上是在一段温度范围内反复循环降温过程,使得当前解不断得到优化,可以得到更好的解,消除快速降温时产生的局部最优[8]㊂因此带回火的模拟退火-蚁群算法的迭代步骤如下㊂步骤1:初始化算法中各类参数,如蚁群中蚂蚁的数量antnumber ,迭代次数maxgen ,冷却系数q ,初始温度T 0,回火温度下限T min ,回火温度上限T max ,54张晓玲,等:基于改进蚁群算法的机器人路径规划回火次数H max等㊂步骤2:设置蚁群算法的启发值和信息素浓度的初始大小进行模拟退火-蚁群算法的寻优㊂步骤3:进行蚂蚁搜索,设置起点并根据式(3)计算蚂蚁向各个方向移动的概率P ij,并根据概率公式移动到新位置后再进一步计算下一步移动的概率并移动,重复这个过程直到搜索到所设定的目的地或者找不到目的地直接退出㊂步骤4:计算目标函数,判断新路线是否优于原有路线,如果优于则接受新路线,转到步骤5;否则根据模拟退火机制按照式(6)计算接受较劣新线路(劣解)的概率,若概率满足条件则接受劣解,否则放弃㊂步骤5:根据式(4)㊁(5)进行信息素浓度更新,并更新温度(模拟退火冷却过程,温度逐渐降低),判断是否满足回火条件(回火次数未达到或者温度低于最小回火温度),满足则进行回火,回火次数自增1㊂步骤6:判断模拟退火算法迭代过程是否已经完成,若未完成则继续下一步迭代运算,相反,若完成则结束迭代循环㊂步骤7:输出结果,算法运行结束㊂4　仿真研究首先随机生成一个15×15的栅格地图仿真机器人路径搜索的运行环境,然后基于同一地图,分别运用传统蚁群算法和带回火的模拟退火-蚁群算法进行机器人路径规划的仿真研究,得到结果如图2 ~5所示㊂比较图2和图4的目标函数值(最优路径长度)可以看出,传统蚁群算法稳定在175左右,改进的带回火模拟退火-蚁群算法稳定在163左右㊂图3和图5的路径搜索线路也表明,相对传统的标准蚁群算法,本文提出改进后的优化方法查找到的移动路径明显更短㊂但通过观察图2和图4两种算法下的迭代次数,发现改进蚁群算法在迭代次数(63次)上稍逊于传统蚁群算法(57次)㊂为更合理地对比传统蚁群和改进蚁群算法,在不同大小的栅格地图上对两种算法进行多次仿真试验,结果如表1所示,分别记录了各自的迭代次数㊁最短路径值和平均运行时间㊂图2　传统蚁群算法优化过程图3　传统蚁群算法最优路径图4　改进蚁群算法优化过程64第32卷中国石油大学胜利学院学报 2018年　第2期图5　改进蚁群算法最优路径表1　传统蚁群与改进蚁群算法在不同栅格地图环境下的对比栅格地图大小迭代次数传统算法改进算法最优路径长度传统算法改进算法运行时间/s传统算法改进算法11×114574165.8155.25.96.315×155763174.9163.214.914.420×205379191.2188.233.731.025×254759199.6182.682.880.630×307479200.0208.4195.0193.335×359196248.1208.7274.9257.040×407474222.7199.1452.1438.0对表1分析可得,改进算法在迭代次数上虽不占优势,略高于传统算法,但两种算法基于同一大小的栅格环境下实际运行时间相差无几,反而在栅格不断增多的情况下,改进算法的收敛速度要快于传统蚁群算法㊂从最优路径方面比较,除了在30×30大小的栅格地图上改进算法得到的最优路径相对传统算法稍长,其他结果均明显优于传统蚁群算法㊂因此,综合看来,在机器人寻找最优路径上,改进蚁群算法有一定的优越性㊂5　结束语针对基本的蚁群算法在解决移动机器人路径规划寻找最优搜索路径时存在收敛精度不够的问题,引入带回火的模拟退火原理处理蚁群算法得到的路径值,从而提出一种改进算法㊂最终的改进蚁群算法相比传统蚁群算法,具有更强的寻优能力,能够找到更好的机器人移动路径㊂[参考文献][1]　LIM K K,YEW S O,LIM M H,et al.Hybrid ant colonyalgorithms for path planning in sparse graphs[J].SoftComputing,2008,12(10):981⁃994.[2]　魏冠伟,付梦印.基于神经网络的机器人路径规划算法[J].计算机仿真,2010,27(7):112⁃116.[3]　郑来芳,孙炜,欧阳明华,李飞.结合光流和人工势场的风管机器人避障方法[J].计算机工程与应用,2016,52(9):243⁃247 [4]　巩敦卫,曾现峰,张勇.基于改进模拟退火算法的机器人全局路径规划[J].系统仿真学报,2013,25(03):480⁃483. [5]　COLORNI A,DORIGO M,MANIEZZO V,et al.Distributed op⁃timization by ant colonies[C]//Proceedings of European Conference onArtificial Life.Paris:Elsevier Publishing1991: 134⁃142.[6]　屈鸿,黄利伟,柯星.动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J].电子科技大学学报,2015,2:260⁃265 [7]　BI X J,LUO G X.The improvement of ant colonyalgorithm basedon the inver⁃over operator[C]//IEEE International Conference onMechatronics and Automation.Harbin:IEEE Press,2007: 2383⁃2387.[8]　徐鹏.基于模拟退火算法的机器人路径规划与研究[J].科技广场,2011,1:42⁃44.[责任编辑]　董大伟74张晓玲,等:基于改进蚁群算法的机器人路径规划。

蚁群算法最优路径

蚁群算法最优路径机器人的路径规划---蚁群算法1.蚁群算法众所周知，蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。

自从M．Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System，ACS)以来，这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的应用。

蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面：(1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。

(2)蚁群算法是一种本质并行的算法。

个体之间不断进行信息交流和传递．有利于最优解的发现，并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。

(3)蚁群算法易于与其他方法结合。

蚁族算法通过与其他算法的结合，能够扬长避短，提高算法的性能。

(4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。

(5) 蚁群算法具有鲁棒性。

蚁族算法的数学模型易于理解，可以广泛应用在很多复杂的优化问题中，蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择，受初始点的影响相对较小，并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。

由此可见，在机器人寻找最优路径的过程中，采用蚁群算法实现路径的规划问题，可以高效，准确的找到最优的路径。

2.移动机器人的路径规划2.1环境信息处理假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域，在矩形区域内分布有n 个异形障碍物，显然对于该获取的实际环境信息：首先，由于障碍物大小不一，而且形状也各不相同，为了减少机器人处理地图信息的负担，需要对工作环境行一些必要的预处理；其次，在后续章节中，描述机器人的路径规划方法是基于把障碍物近似成质点的基础上进行的，而要把障碍物近似成质点也同样需要对工作环境的信息进行适当预处理。

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

ｒｂｔｂｓｄｏｎｏｏｙａｇｒｈｉｒｐｅｎｔｉａｅ．Ｏｎｔｉｂｓｓａｈｐａｎｎｄｌｉｂｉｒｔｅｒ一ｏｏａｅｎａｔｃｌｎｌｏｉｍｓｐｏｓｄｉｈｓｐｐｒｔｈｓａｉ，ａｐｔｌｎｉｇｍｏｅｓｕｌｆｈｏｄｏ１ｔａｄｔｅａｇｒｔｍｅｔｉａｅｙＶｉｕｌ０，ｎｈｌｏｉｈｉｃｒｉｃｔｄｂｓａｏｓｆＣ＋＋６０．．Ｔｈｅｕｔｄｃｔｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏｉｍａｉｄｔｅｅｒｓｌｉｉａｅｔａｈｒｐｓｄａｇｒｔｃｎｆｎｈｓｎｈ
（ｎｏＳｃｅｅａｇｎｅｒｎＩｆｉｎｃｎｄＥｎｉｅｉｇ，Ｓｈｎｙｎｇｎｉｅｓｔ，Ｓｎａｇ１０１８，Ｃｈｎ）ｅａｇＬｉｏｇＵｎｖｒｉｙｈｅｙｎ１６ｉａ
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｏｔｅｏｔｚｔｎｐｏｌｍｆｔａｉｏａａｈｐａｎｎｏｏｏ，ａｐｔｌｎｉｇａｇｒｔｍｒｓｒｃｃｒｉｇｔｈｐｉａｉｒｂｅｏｒｄｔｎｌｔｌｎｉｇｆｒｒｂｔａｈｐａｎｎｌｏｉｍｉｏｉｐｈｆｏ
３１问题的描述及定义．如果把城市道路网中的道路起始点、目标点和交叉路口等表示为节点，把道路表示为连接节点的弧，把道路的长度、通行时间和拥塞程度等属性表示为弧ห้องสมุดไป่ตู้的权，那么道路网就可
以被抽象成为一个带权的有向图。给定一个带权的有向图Ｇ

基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划

煤矿机械Coal Mine Machinery Vol.30No.12 Dec.2009第30卷第12期2009年12月0引言移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径。

机器人路径规划的研究始于20世纪70年代，目前国内外对这一问题的研究仍然十分活跃。

20世纪90年代Dorigo M最早提出来蚁群优化算法—蚂蚁系统（AS）并将其应用于解决计算机算法学中经典的旅行商问题（TSP）。

从蚂蚁系统开始，对蚁群算法得到了不断的发展和完善，并在TSP以及许多实际优化问题求解中进一步得到了验证。

本文针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，在算法上进行了改进，通过多次仿真试验证明，改进后的算法增加了新路径的生成途径和提高了路径生成速度，从而能够快速得到较优解。

1蚁群算法的基本原理（1）环境建模环境模型表示是解决环境建模问题的第1步。

环境建模的本质属于环境特征提取与知识表示方法的范畴，决定了系统如何存储、利用和获取知识。

创建地图的目的是供机器人进行路径规划，因此地图必须便于机器理解和计算，而且当探测到新环境信息时，应该能够方便地添加到地图中。

移动机器人导航领域常用的环境模型分类情况如图1所示，其中尤以几种平面模型更为常见。

其中栅格模型在机器人系统中得到广泛应用，是目前使用较为成功的一种方法。

图1环境模型分类情况栅格模型是一种应用非常成功的度量地图构建方法，最早由Elfes于1985年提出，其思想是把移动机器人所处的环境分成许多大小相等的栅格，通过每个栅格被障碍占据或没有占据的概率值来进行空间状态描述。

（2）栅格标识的2种方法①直角坐标法如图2所示，以栅格阵左上角作为直角坐标系坐标原点，x轴正方向为水平向右，y轴正方向为竖直向下，坐标系的单位长度为栅格区间的一个单位长度。

某一栅格可用直角坐标（x，y）来标识。

图2栅格坐标与序号的关系基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划*刘军，刘广瑞（郑州大学机械工程学院，郑州450001）摘要：针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法。

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用摘要：本文针对蚁群算法在构造解的过程中,收敛速度慢且容易陷入局部最优,提出了在蚁群搜索路径过程中,自适应调整α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的值.通过建立α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的互锁关系,使其达到一种平衡或近似平衡,从而扩大蚁群算法的搜索空间,使蚁群算法跳离局部最优.其次利用栅格法,进行静态已知环境建模,将改进的蚁群算法应用到机器人的路径规划,并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.关键词: 改进蚁群算法,移动机器人,路径规划,栅格法中图分类号：TP 文献标识码：A1 引言路径规划是移动机器人领域中一个重要的研究方向，它是指机器人按照某一性能指标(如行走路线最短，行走时间最短等)在具有障碍物的环境下寻找一条从起始点到目标点无碰撞的最优路径[1], 蚁群搜索食物的过程与机器人路径规划有着惊人的相似，都是寻找一条从起始点到终点的避障的最优路径，所以将蚁群算法运用到机器人路径规划是合理的。

假设信息素挥发因子的初始值，则当蚁群算法求得的最优值在N次循环内没有明显改进时，按照下式作自适应调整：(1)式中为的最小值，可以防止过小降低算法的收敛速度。

本文针对传统蚁群算法在寻优过程中易出现停滞和陷入局部最优的缺陷，提出了一种在蚁群搜索路径过程中自适应调整α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的值使其达到一种平衡或近似平衡的改进策略，将其运用到移动机器人的路径规划并进行仿真(利用栅格法进行建模)，验证了改进方法的可行性和有效性。

2 基本蚁群算法的数学模型蚂蚁k(k=1，2,…，m)在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。

用禁忌表tabuk(k=1，2，…，m)来记录k当前所走过的城市，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。

表示t时刻蚂蚁k由城市i转移到城市j的状态转移概率[2]： (3)式中，表示t时刻在路径(i,j)上的信息素量;allowedk ={C—tabuk}表示蚂蚁k下一步允许选择的城市;α为信息启发因子(α反映信息素积累量在指导蚁群搜索中的相对重要)，β为期望启发式因子(β反映了下个目标点的距离在指导蚁群搜索过程中的相对重要)其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则; 为启发函数，其表达式如下：(4)式中，dij 表示相邻两个城市之间的距离。