基于多邻域蚁群算法的机器人路径规划
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摘 要：针对传统蚁群算法在机器人路径规划中路径不是最短距离、运行时间长以及收敛速度慢等问题，提出多邻域蚁群算法（multi-neighborhood ant colony algorithm，ACO-MN）。为了解决路径不是最短距离的问题，引入多邻域搜索，使得搜索邻域扩大，机器人的路径距离减小；为了解决运行时间长的问题，在快速判断的基础上运用象限概率和象限概率控制参数，使得算法运行加快；为了解决收敛速度慢的问题，结合步长和邻域夹角改进启发函数，使得算法在后期的收敛速度加快。（剩余10162字）