自适应导向蚁群算法优化移动机器人路径规划

移动机器人能更快速、高效地自主规划路径对其智能化发展尤为重要。采用蚁群算法对路径规划方法进行研究,并且为加快算法的收敛速度、优化算法的寻优能力,提出了一种基于自适应导向的改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,对信息素和启发信息两个方面作了改进。提出一种新的信息素挥发因子自适应策略,改进启发信息的距离评估函数,并通过加权重的方法优化对距离的评估。将自适应导向蚁群算法应用于移动机器人的路径规划,经过MATLAB大量仿真实验,证明改进的蚁群算法相比于传统的蚁群算法、粒子群算法,其搜索速度更快,所寻得的路径更优,算法性能得到了明显的优化,并且在复杂环境中也能合理地进行路径规划。