信息素负反馈提升蚁群优化：AGV路径规划的高效算法

本文主要探讨的是"基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化算法"在自动导引车（AGV）路径规划中的应用。在现代物流系统中，AGV作为关键组件，其高效路径规划对于提升整体物流效率至关重要。传统路径规划方法如人工势场法、A*算法、拓扑结构和神经网络尽管有所贡献，但它们通常存在计算复杂度高、鲁棒性差和适应性不足的问题。 薛文艳等人针对这些问题，提出了一个创新的算法——超启发式蚁群优化（ACONhh），旨在解决蚁群算法在AGV路径规划中的收敛速度慢和易陷于局部最优的问题。ACONhh算法通过整合历史搜索信息和错误经验，促使蚂蚁更快地探索潜在的最优路径；引入分层化选择节点策略，加快算法初期的收敛速度；同时，设计了一种动态的挥发因子策略和信息素更新机制，以增强全局搜索的随机性和灵活性。 文章还强调了理论上的严谨性，通过数学证明确保了ACONhh算法的收敛性。实验结果显示，与流行算法如标准蚁群优化（ACO）、超启发式蚁群优化（ACOhh）和改进型蚁群优化（ACOihh）相比，该算法在收敛速度和全局搜索性能上具有明显优势。因此，ACONhh算法为AGV路径规划提供了一个更为有效且实用的解决方案，对于提高物流系统的效率和自动化水平具有重要意义。 关键词：自动导引车，路径规划，蚁群优化算法，信息素负反馈，分层化选择。该研究的学术价值和实际应用潜力都得到了充分展现，对于相关领域的研究人员和工程师来说，提供了有价值的研究参考和实践指导。