摘要：針對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法在二維柵格地圖下存在搜索時(shí)間長(zhǎng)、收斂速度慢、考慮因素單一等問(wèn)題，提出了一種融合蟻群-A'算法。首先將啟發(fā)式方法的思想融入到蟻群算法，優(yōu)化蟻群算法的搜索效率；其次引入最大最小螞蟻系統(tǒng)，提出一種精英螞蟻信息素更新規(guī)則；同時(shí)增加考慮轉(zhuǎn)向次數(shù)、轉(zhuǎn)向角度等因素，在啟發(fā)式信息中加入彎曲抑制算子，減少?gòu)澢螖?shù)和累積彎曲角度，避免算法以?xún)?yōu)化路徑長(zhǎng)度作為單一目標(biāo)；最后提出一種改進(jìn)撤回機(jī)制，解決算法死鎖問(wèn)題。仿真表明，在相同地圖環(huán)境中，改進(jìn)的蜆群算法在路徑長(zhǎng)度、路徑拐點(diǎn)以及收斂速度都有了顯著提升，更適用于復(fù)雜環(huán)境。

關(guān)鍵詞：蟻群算法；A'算法；最大最小螞蟻系統(tǒng)；路徑規(guī)劃

中圖分類(lèi)號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃技術(shù)是在環(huán)境地圖已知的情況下，規(guī)劃出一條不發(fā)生碰撞的路徑。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法有Dijkstra、A'、RRT、蟻群算法、遺傳算法等。Dijkstra算法遍歷節(jié)點(diǎn)過(guò)多，時(shí)間復(fù)雜度大。RRT算法規(guī)劃好的路徑不一定是最優(yōu)路徑。相對(duì)來(lái)說(shuō)蟻群算法具有較好的求解能力，易與多種算法結(jié)合來(lái)提高性能等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)存在收斂速度慢、冗余節(jié)點(diǎn)多等問(wèn)題。針對(duì)算法存在的缺陷，大量學(xué)者通過(guò)研究不斷地對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的性能與適用性。封聲飛等差異化分配初始的信息素，并在狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)中考慮路徑轉(zhuǎn)折因素，提高了路徑平穩(wěn)性，但求解質(zhì)量不高；王星宇等設(shè)計(jì)一種自變性揮發(fā)因子，增強(qiáng)算法搜率能力，但在較復(fù)雜環(huán)境下存在路徑拐點(diǎn)多、平穩(wěn)性差等問(wèn)題；馬軍等將A'算法的搜索思想融人蟻群算法中，提高算法的指向性，降低算法停滯的風(fēng)險(xiǎn)，但存在考慮因素過(guò)于單一的問(wèn)題；魯飛等調(diào)整啟發(fā)函數(shù)的權(quán)重因子，完善信息素?fù)]發(fā)系數(shù)；趙天亮等引入A'算法的估價(jià)函數(shù)，提出新的路徑信息素更新方式。李二超等提取障礙物的特征點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，基于特征點(diǎn)采用信息素不均分布和雙向平行路徑搜索提高求解構(gòu)建效率，利用不同復(fù)雜度和比例的網(wǎng)格圖，驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。李晨陽(yáng)等提出一種基于高斯分布信息素?fù)]發(fā)機(jī)制的蟻群算法，降低了搜索導(dǎo)航過(guò)程中與障礙物的碰撞概率，提高了移動(dòng)機(jī)器人的搜索效率和避讓能力。