改进的蚁群算法机器人路径规划研究

简介

针对蚁群算法收敛速度慢并且容易陷入局部最优解的不足,这里提出一种新的改进算法,首先将蚂蚁目前所在节点与下一时刻要选择的节点之间的关系引入到启发函数当中,然后改变信息素更新规则。利用两种不同的栅格地图在Matlab中对传统蚁群算法和改进的算法进行仿真实验。仿真结果表明,复杂地图环境下基本蚁群算法迭代次数为15次,最短路径为31.21,而这里改进的算法收敛速度更快,迭代次数为9次,最短路径为28.63。改进后的算法不仅在收敛速度上有所提升,并且避免了传统蚁群算法容易陷入局部最优解。