基于进化蚁群算法的移动机器人路径优化

移动机器人蚁群算法达尔文进化

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长，搜索效率低和容易出现死锁问题，本文提出了一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法。首先，针对在空白栅格中出现的搜索效率低的问题，提出了一种蚁群算法简易模式；其次为了提高算法的全局搜索能力，避免陷入死锁，在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子；望后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度, 缩小运行时间。在不同规模的栅格地图环境下的实验表明：本文提出的进化蚁群算法加快了迭代速度，提高了搜索效率，实现了 ˆ 优路径并且避免了算法死锁问题。

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