文件含有源码和专题报告，报告全面详细完整，包含绪论、文献探讨、研究方法、研究成果以及结论心得。

路径规划综述,常用的路径规划算法及改进策略

针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效的平衡算法的多样性和收敛性.在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,从而跳出局部最优.同时基于最优路径集合,对较优路径奖励,对其他路径惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度.并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度.经过实验测试,该算法用于解决旅行商 TSP(Travelling Salesman Problem)问题,具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾.

通过蚁群算法实现对于TSP（旅行商问题）的求解，关于蚁群算法中的各个参数的含义和公式可在我的博客中找到

智能算法 智能算法是路线规划，深度学习等等各个领域所使用的优化算法，是算法进阶之路的必备之路。 简介 主要针对总体主流的算法进行，例如遗传算法，粒子群算法，模拟重复算法，免疫算法，蚁群算法等等一系列的算法。 | |登录微信公众号：TeaUrn 开始使用 实现版本Java，Python，MatLab多版本实现。具体详细说明单击以下连接针对每个算法都有详细的说明。 联系方式： 微信公众号： TeaUrn或者扫描下方二维码进行关注。里面有惊喜等你哦~~ 捐赠 如果您觉得文章对您有所帮助，可以请作者喝 :hot_beverage: 。 支付宝/微信/ QQ

本程序基于MATLAB语言，主要实现的是路径规划的问题，实现三维环境下对运动路径的最优规划。

随着科学技术的进步，智能机器人系统开始应用在服务行业。服务型的自主式移动机器人的研究和设计越来越受到企业界和商业界的重视。目前，已经存在很多组合优化算法来解决机器人路径规划问题，但很多算法都存在一定的局限性。而蚁群算法具有正反馈、灵活性和协同性等特点，顺应路径规划算法的研究现状和向智能化、仿生化发展的趋势。因此，本课题拟采用蚁群算法对机器人路径进行规划。 本文讨论的机器人环境为静态全局环境已知，通过栅格法对已知环境进行抽象，建立机器人工作空间模型，并采用蚁群算法，模拟蚂蚁觅食行为，根据优化条件搜索出一条从指定起点到终点的最优或近似最优路径，即全局路径规划。机器人利用自身视觉传感器按照规划出的最优路径自动导航，无碰撞地移动到目标点。 通过Matlab平台实施仿真，实验结果表明，在环境地图已知的情况下，该算法能迅速规划出较优的全局路径，并且算法简单有效。与传统的搜索算法比较，它可以避免陷入过早收敛，能实现移动机器人在较短时间内搜索到最佳路径并规避障碍。

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本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立 VRP 问题，首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳 H 圈问题；之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582（公里），一次整体配送的最短时间为 11.64 （小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对 14 个地点进行聚类，发现它 们属于同一个类；其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区；之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路 线；最后，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为 6.32（小时），相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三，在问题二的基础上

带时间窗的团队定向问题是一类重要的物流配送路径优化问题，其优化目标是制定最优可行车辆路线，在规定的时间窗内服务一组顾客，以获得最大的总收益。提出了一类改进蚁群算法，用以求解该问题。为了提高解构造质量与效率，使用一种快速的方法来确定动态候选链表，并且利用串行法和贪婪法构造解。与迭代局部搜索相比，所提算法能够在12s内得到更好的解。