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传统蚂蚁算法存在路径点转移方向未能快速确保为收敛方向，所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离产生振荡的缺陷。根据蚂蚁嗅觉引导行为的原理，使蚂蚁路径点位置转移方向在迭代计算中能保证为收敛方向，减少概率选择公式的求和项数，加快了收敛速度；对迭代算法进行改进，按需要转移的迫切程度来选择路径点，避免了总距离出现振荡。
关键词： 移动机器人；路径规划；蚂蚁算法
蚂蚁算法[1]近年在许多领域得到应用并获成果，在移动机器人全局路径规划研究上也有应用[2]。作为通用型随机优化方法，蚂蚁算法较遗传算法﹑模拟退火算法有较好的适应性，较可视图法有较高的效率，在克服局部极小解方面要好于人工势场法。
但是，传统的蚂蚁算法也存在缺陷。如，路径点转移方向未能快速确保为收敛方向；所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离长度产生振荡。
本文根据蚂蚁嗅觉引导行为原理，使路径点位置转移方向确保为收敛方向，减少迭代计算中概率选择公式的运算量；在每次迭代过程中不遍历修改全体蚂蚁的位置，仅调整最迫切需要转移的蚂蚁个体，从而避免总距离长度出现振荡；对改进后的算法进行了计算机仿真，结果表明，新算法达到预期目标。
关键词： 移动机器人；路径规划；蚂蚁算法
蚂蚁算法[1]近年在许多领域得到应用并获成果，在移动机器人全局路径规划研究上也有应用[2]。作为通用型随机优化方法，蚂蚁算法较遗传算法﹑模拟退火算法有较好的适应性，较可视图法有较高的效率，在克服局部极小解方面要好于人工势场法。
但是，传统的蚂蚁算法也存在缺陷。如，路径点转移方向未能快速确保为收敛方向；所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离长度产生振荡。
本文根据蚂蚁嗅觉引导行为原理，使路径点位置转移方向确保为收敛方向，减少迭代计算中概率选择公式的运算量；在每次迭代过程中不遍历修改全体蚂蚁的位置，仅调整最迫切需要转移的蚂蚁个体，从而避免总距离长度出现振荡；对改进后的算法进行了计算机仿真，结果表明，新算法达到预期目标。
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