ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】针对经典的蚁群算法存在迭代次数较多、会出现局部最优的情况、寻找最优路径耗时较长、容易出现搜索方向错误和停止搜索等问题，提出了改进蚁群算法：对当前步长和终点欧氏距离结合的方法改进了启发函数，并引用了前位置因子和终点位置因子，使搜索路径的方向性得到了加强；将信息素挥发程度改成一个动态的更新方式，使算法拥有了较好的收敛性。 这样会增加了蚂蚁选择最优路径的可能性，避免出现局部最优解，提高了算法收敛速度的同时具有较高的全局搜索能力。 实验结果表明，在相同环境下，本方法可有效减少最优路径的迭代次数，加快收敛速度，改善了规划轨迹的平滑度。
