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摘要
蚁群算法是一种智能优化算法，具有鲁棒性强、反馈信息精准、分布式计算能力强等优点，被广泛应用于移动机器人的路径规划。针对原算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进蚁群路径规划算法。首先，融合头脑风暴思想对解集进行更新变异，在加快收敛的同时保证算法的多样性。其次，利用局部路径注意力机制提取较好的路径段，提高寻优效率，且在信息素注意力机制中加入了自适应t分布，避免算法陷入局部最优。新的信息素更新方式可以促进算法的全局搜索，并且保障算法的收敛速度。最后，在某软件中进行了静态环境下的仿真实验，验证了该算法的有效性和可行性。
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