。通常在路径规划时，以当前节点到终点的直 线作为最短的路径，因此可以将改进人工势场法引入到算法的启 发函数中，改进后的启发函数为： ηij (t) = (1 - ξ) ξ (dij - djE，啥意思

这个式子中，ηij(t)表示从当前节点i到目标节点j的启发函数值，dij表示节点i到节点j的距离，djE表示节点j到终点的距离，ξ是一个取值在[0,1]之间的参数。这个改进的启发函数结合了人工势场法的思想，通过引入一个节点到终点的距离作为惯性项，可以避免算法过度追求最短路径而忽略其他因素。当ξ=0时，该启发函数退化为传统的启发函数，即当前节点到目标节点的距离；当ξ=1时，该启发函数只考虑节点到终点的距离。通过调整ξ的取值，可以平衡算法的探索能力和最优性能。