在一个移动机器人的路径规划问题中，目标是找到一个最优的碰撞自由路径 将源代码发送到单个或多个目标。基于领域知识的遗传算法已被提出解决有单个和多个独立目标的路径规划问题。四个新的基于域知识的运算符，即“电路去除操作符”、“插入-删除操作符”、本文中引入了“细化算子”和“目标对齐算子”。其中四个操作符，前三个被用于具有单一目标的路径规划问题，而所有这四个算子已被用于具有多个独立目标的路径规划问题。所提出的方法已被部署在几个不同大小的模拟环境中。从实验结果表明，基于领域知识的算子增强了计算性能传统遗传算法的能力。我们提出的移动机器人的路径规划方法单一目标的问题优于先前提出的基于进化算法方法。

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题，提出 一种改进的蚁群算法。首先根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域，提高该区域内初始信息素浓 度，避免算法初期盲目搜素；其次利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径 信息素，增强局部搜索能力加快收敛速度；后对全局路径进行寻优，更新全局最优路径信息素。且在信息素 更新公式中引入信息素增强因子，加强最优路径信息素含量。应用反向学习优化信息素，改进状态选择概率， 提高算法寻优能力。实验结果表明，改进后的算法明显提高了收敛速度，同时寻优能力更强。

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划. 在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控 制参数可以调控算法的搜索范围. 最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.

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

【路径规划】基于蚁群算法求解各节点最短路径matlab代码

【多式联运】基于遗传算法求解多式联运低碳路径规划问题matlab源码.zip

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。

研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换,协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题;加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径. ABC(Artificial BeesColony)算法最先由Basturk等人提出并应用于函数优化问题. 采蜜蜂采用贪婪准则，比较记忆中的最优解和邻域搜索解，当搜索解优于记忆最优解时，替换记忆解；反之，保持不变。在所有的采蜜蜂完成邻域搜索后，采蜜蜂跳摆尾舞与跟随蜂共享蜜源信息。跟随蜂根据蜜源信息以一定概率选择采蜜源，蜜量大的采蜜蜂吸引跟随蜂的概率大于蜜量小的采蜜蜂。同样，跟随蜂在采蜜源附近邻域搜索，采用贪婪准则，比较跟随蜂搜索解与原采蜜蜂的解，当搜索解优于原采蜜蜂的解时，替换原采蜜蜂的解，完

在分析基本算法不足的基础上，提出了机器人的路径规划方法，利用余弦曲线具有光滑、可微的特性，实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力，计算量非常小，具有较高的实用价值。