改进蚁群算法的机器人路径规划

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摘要 针对蚁群算法在求解机器人路径规划时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题，提出了一种改进的蚁群算法。首先，建立了一种趋向启发函数，使得待选节点更趋于起点和终点的连线，对于避免局部最优起到一定的作用，在此基础上引入柯西分布函数，不断削弱趋向启发函数的影响效果，提高了算法后期的全局搜索能力；其次，改进了距离启发函数，综合考虑待选节点和起点以及待选节点和终点之间的距离关系，加快了算法的收敛速度；再次，提出了一种根据迭代次数动态调整的信息素挥发因子，不断减小信息素挥发因子直至合适的大小，增强了全局搜索能力；最后，采用三次B样条曲线进行路径平滑处理，平滑了路径，缩短了路径长度。（剩余14670字）