基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法

针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.

一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法

机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题。提出一种改进蚁群算法,该算法通过设置动态分级信息素浓度,在迭代过程中逐渐降低信息素浓度,有效地提高了收敛速度;当算法迭代陷入局部最优时,引入了惩罚系数,调整当前最优路径上的信息素浓度,增强算法随机性。仿真实验表明,改进后的蚁群算法加快了收敛速度,解决了局部最优解的问题,提高了全局寻优能力。