针对基本蚁群算法在处理障碍环境下机器人路径规划问题时表现出的多样性不足及寻优能力弱等缺陷,提出自适应蚁群算法,通过引入自适应信息素挥发系数,动态地改变算法在迭代不同时期的算法多样性,在迭代前期提高寻优能力;在迭代中后期,提高算法收敛速度。通过对基本蚁群算法和改进蚁群算法的仿真结果分析可知,改进后算法的最优路径长度得到有效降低,收敛速度更快,获得一条无碰撞的路径,保证了机器人路径的安全性,提高了算法的多样性及寻优能力。
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