为解决传统蚁群算法收敛速度慢，产生避障路径结果不理想等情况，提出一种静态障碍物环境下的新型贪婪改进蚁群算法。建立算法模型，配置算法参数组合，利用贪婪算法的思想，改变蚁群算法的路径选择方式，使算法拥有极快的收敛速度；改进信息素更新规则，使其随迭代次数进行动态更新，避免算法陷入早熟；改进启发式判断法则。实验结果表明，改进算法在不同复杂程度的环境中可较快获得最优路径，对比其它算法具有更好的性能，验证了算法的可行性。
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