摘 要：在将蚁群算法应用于机器人路径规划时，针对如何调节收敛速度与种群多样性之间矛盾的问题，提出了改进的蚁群算法。在状态转移规则中，引入防死锁因子，改进启发函数，提升收敛效率；在信息素更新过程中，提出一种全局信息素分步更新策略；在整体结构上，提出了多层并行蚁群模型，极大缩减了整体运行时间。改进的蚁群算法可保持种群多样性与收敛速度之间的一种平衡。
关键词：机器人；蚁群算法；路径规划；种群多样性；收敛速度
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.12.005
基金项目：2021 年度山东华宇工学院智慧 物流与供应链研究中心资助项目（2021HYWL19）
中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）12-0018-05
Research on Robot Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm
ZHANG Dandan
(College of Economics and Management, Shandong Huayu University of Technology, Dezhou 253034, China)
Abstract: When applying ant colony algorithm to robot path planning, an improved ant colony algorithm is proposed to solve the problem of adjusting the contradiction between convergence speed and population diversity. In the state transition rule, the anti deadlock factor is introduced to improve the heuristic function and improve the convergence efficiency; in the process of pheromone updating, a global pheromone step-by-step updating strategy is proposed; in the overall structure, a multi-layer parallel ant colony model is proposed, which greatly reduces the overall running time. The improved ant colony algorithm can maintain a balance between population diversity and convergence speed.
Keywords: robot; ant colony algorithm; path planning; population diversity; convergence speed
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作者简介：张丹丹（1990—），女，汉族，山东德州人，助教， 硕士，研究方向：物流信息技术、智能优化算法。