基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

摘要

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法.首先,为使算法在搜索时更具导向性,引入方向夹角启发因子提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度.多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速、高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径.