针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时，出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题，提出了一种融合改进 A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法。该算法首先用改进的 A*算法初始化蚁群信息素，解决前期蚁群效率低的问题。然后，改进状态转移概率函数，在函数中考虑可行路径“活跃度”以及终点位置，避免死锁现象。同时，基于不平等原则机制更新蚁群的信息素，避免陷入局部最优路径，加快算法的收敛速度。其次，融合滚动窗口法，在全局路径规划的基础上，结合动态避障策略进行局部实时路径规划。最后，使用贝塞尔曲线对所规划出的路径进行平滑度处理，使平滑后的路径更加接近实际运动路径。为确保算法表现出最好的性能，利用带精英策略的遗传算法对该算法中的参数进行自主优化选择。

建立一种通信交流机制改进传统蚁群算法

算法复杂度分析 算法分析 如果程序终止于NC 次循环后, 算法复杂度为：O(NC·n2·m ) 第一步的复杂度为O (n2+ m) 第二步的复杂度为O (m) 第三步和第四步的复杂度为O (n2·m) 第五步的复杂度为O (n2) , 第六步的复杂度为O (n·m) 实验证明m 一般取值与n 为同一数量级 因此，整个算法的复杂度为O (NC·n3)

蚁群算法 matlab实现，可用于基本开发....内附说明....

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【路径规划】基于蚁群算法求解各节点最短路径matlab代码

基于蚁群算法的路径规划,同时对比了遗传优化和ABC优化+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

A*算法与蚁群算法解决车间调度问题-人工智能引论课程大作业完整源码、测试数据及实验报告

目前实现了以下算法： 模拟退火 (SA) 遗传算法 (GA) 蚁群优化 (ACO) 禁忌搜索 (TS) 进化策略 (ES)（仅限连续） 粒子群优化 (PSO)（仅限连续） 所有算法都是为了找到最小值而实现的。

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