基于改进蚁群算法的地图路径规划方法

随着科技水平的发展和社会的持续进步,如何提升路径规划算法的收敛效果和精度逐渐成为当下的研究热点。现有蚁群算法在规划路径时,经常遇到局部难以得到最优解的问题。因此,通过启发式信息素更新策略来提高蚁群算法的搜索能力,并通过自适应调整参数的方法得到最优参数,形成改进的蚁群算法。将优化后的算法应用于Oliver30、Att48、Eil51公开数据集,并将实验结果与现有路径规划算法进行对比,结果证明:本文算法能够用相对较少的迭代次数规划出最优路径,说明优化算法得到最优解的速度快,具有较好的最优路径搜索能力。