改进蚁群算法提升移动机器人路径规划效率

本文主要探讨了"基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划"这一主题，发表于2013年的《东北大学学报（自然科学版）》第34卷第11期。该研究针对蚁群算法在移动机器人路径规划中的挑战，尤其是如何解决收敛速度较快但易陷入局部最优解的问题。作者张琦、马家辰和谢玮、马立勇来自哈尔滨工业大学，他们针对静态环境下的路径规划，提出了创新性的解决方案。 首先，他们构建了一个环境模型，通过可视化方法，使用机器人起点和终点的位置来表示环境，使得算法能够更好地理解和处理路径问题。在改进的蚁群算法中，他们引入了局部路径信息，将其整合到信息素的初始化和路径选择概率中。这样做的目的是提高算法的收敛速度，同时减少算法过早收敛（即早熟现象），从而更有可能找到全局最优解。 当算法在搜索过程中遇到停滞不前的情况，他们采用了交叉操作，这是一种启发式策略，通过随机交换蚂蚁的路径信息，打破了原有的局部状态，有助于算法跳出局部最优区域。此外，他们还调整了参数α、β和ρ，这些参数在蚁群算法中控制着信息素更新和探索行为，通过调整它们，增强了算法的灵活性和适应性，提升了算法的逃脱困境的能力。 研究结果通过仿真验证了他们的方法显著提高了移动机器人寻找最优路径的效率，整体性能优于传统的蚁群算法。这项工作不仅对移动机器人路径规划有实际应用价值，也为优化蚁群算法和其他搜索算法提供了新的思路。该研究得到了山东省自然科学基金项目的资助，反映出其在学术领域的前沿性和重要性。 关键词包括：移动机器人、环境建模、简化可视图、蚁群算法和路径规划，这些词汇揭示了论文的核心研究内容和领域归属。该篇论文的研究成果对于理解如何优化计算智能方法在复杂环境中的应用具有重要意义。