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摘要
在静态栅格地图环境下，针对传统蚁群算法在机器人全局路径规划中存在无法找到最短路径、路径搜索盲目性大、拐点多等问题，提出一种改进蚁群算法。在传统正向搜索的基础上，增加反向路径搜索，即双向路径搜索，每个方向采用不同的启发函数，增加路径搜索的目的性以及提高解的构造效率。对每代路径进行路径交叉，有助于产生新解，避免陷入局部最优。更新上述得到的有效路径的信息素，避免无效路径的干扰。采用改进的挥发系数公式，实现动态调整挥发系数，并设置信息素浓度范围，能够避免陷入早熟。采用改进的贝塞尔曲线优化上述得到的最优路径，能够根据需求调节曲线优化程度。通过与其他算法进行仿真对比，验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。
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