基于动态信息熵蚁群优化算法的路径规划

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摘 要：针对原始蚁群算法存在搜索效率低、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进的蚁群算法（DIEACO）。该算法结合栅格点初始信息素与最近障碍物的距离，增强初期探索多样性。同时，引入信息熵衡量种群多样性，通过动态调整信息素更新策略和自适应蒸发方式，避免算法陷入局部最优。最后，利用熵阈值控制算法终止时机，减少无效迭代，提升搜索效率。（剩余123字）

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