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傳統(tǒng)螞蟻算法存在路徑點轉(zhuǎn)移方向未能快速確保為收斂方向，所有路徑點同時轉(zhuǎn)移容易導(dǎo)致各點配合不好而使總距離產(chǎn)生振蕩的缺陷。根據(jù)螞蟻嗅覺引導(dǎo)行為的原理，使螞蟻路徑點位置轉(zhuǎn)移方向在迭代計算中能保證為收斂方向，減少概率選擇公式的求和項數(shù)，加快了收斂速度；對迭代算法進行改進，按需要轉(zhuǎn)移的迫切程度來選擇路徑點，避免了總距離出現(xiàn)振蕩。
關(guān)鍵詞： 移動機器人；路徑規(guī)劃；螞蟻算法
螞蟻算法[1]近年在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用并獲成果，在移動機器人全局路徑規(guī)劃研究上也有應(yīng)用[2]。作為通用型隨機優(yōu)化方法，螞蟻算法較遺傳算法﹑模擬退火算法有較好的適應(yīng)性，較可視圖法有較高的效率，在克服局部極小解方面要好于人工勢場法。
但是，傳統(tǒng)的螞蟻算法也存在缺陷。如，路徑點轉(zhuǎn)移方向未能快速確保為收斂方向；所有路徑點同時轉(zhuǎn)移容易導(dǎo)致各點配合不好而使總距離長度產(chǎn)生振蕩。
本文根據(jù)螞蟻嗅覺引導(dǎo)行為原理，使路徑點位置轉(zhuǎn)移方向確保為收斂方向，減少迭代計算中概率選擇公式的運算量；在每次迭代過程中不遍歷修改全體螞蟻的位置，僅調(diào)整最迫切需要轉(zhuǎn)移的螞蟻個體，從而避免總距離長度出現(xiàn)振蕩；對改進后的算法進行了計算機仿真，結(jié)果表明，新算法達到預(yù)期目標(biāo)。
關(guān)鍵詞： 移動機器人；路徑規(guī)劃；螞蟻算法
螞蟻算法[1]近年在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用并獲成果，在移動機器人全局路徑規(guī)劃研究上也有應(yīng)用[2]。作為通用型隨機優(yōu)化方法，螞蟻算法較遺傳算法﹑模擬退火算法有較好的適應(yīng)性，較可視圖法有較高的效率，在克服局部極小解方面要好于人工勢場法。
但是，傳統(tǒng)的螞蟻算法也存在缺陷。如，路徑點轉(zhuǎn)移方向未能快速確保為收斂方向；所有路徑點同時轉(zhuǎn)移容易導(dǎo)致各點配合不好而使總距離長度產(chǎn)生振蕩。
本文根據(jù)螞蟻嗅覺引導(dǎo)行為原理，使路徑點位置轉(zhuǎn)移方向確保為收斂方向，減少迭代計算中概率選擇公式的運算量；在每次迭代過程中不遍歷修改全體螞蟻的位置，僅調(diào)整最迫切需要轉(zhuǎn)移的螞蟻個體，從而避免總距離長度出現(xiàn)振蕩；對改進后的算法進行了計算機仿真，結(jié)果表明，新算法達到預(yù)期目標(biāo)。
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