基于改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

传统蚁群算法由于参数固定化，在机器人路径规划中，无法发挥算法的优越性。本文提出了一种改进的蚁群算法，用于提高算法在路径研究上的效率。通过分析蚁群各阶段的特点，有针对性地调整信息素因子大小，提高算法的性能。引入自适应平衡因子对启发式信息函数进行改进，维持算法平衡。利用随机概率触发随机状况，提高系统的抗干扰能力。通过提出前瞻概率调整蚂蚁节点状态转移方式，扩大搜索空间，提高路径规划的整体效率。实验仿真采用复杂度不同的地图来对比改进前后的蚁群算法。结果表明，改进后的算法不仅提高了算法性能，还可以稳定应对更为复杂的环境，为研究路径规划提供了参考。

随着人工智能的快速崛起，各行业迎来智能制造时代，机器人作为人工智能的主力军，应用在生产等各个领域。机器人移动的最优路径可以提高生产效率，节约生产成本，而路径规划的关键在于路径搜索。在路径搜索算法上，有传统的算法如人工势场法[1]、模糊逻辑算法[2]等，也有启发式路径优化算法如A*算法[3]、Dijkstra 算法[4]等，还有如遗传算法[5]、蚁群算法[6]等群智能仿生优化算法。

本文就是以蚁群算法为基础，对传统算法在路径规划上存在的不足进行优化改进。通过灵活调整蚁群算法中信息素影响因子大小，优化信息函数和状态转移概率计算方式，实现蚁群高效、准确地规划路径。

2. 传统蚁群算法 蚂蚁在搜索食物过程中，通过分析状态转移概率来对蚂蚁行动路线进行选择。状态转移概率主要由信息素浓度和每条路径上启发式信息组成[7]。蚂蚁m (m = 1, 2, …, M)在t 时刻从当前节点i 移动到下一节点j 的概率( )mijPt 如公式(1)所示。

( )( )( )( ), , 0allowed mijijallowed mmijijijSTttjTttPαβαβτητη⊂⊂= ∑其他， ， (1) 式中( )ij tτ为t 时刻节点i 到节点j 之间路径上的信息素；α 为信息启发式因子；β 为期望启发式因子；, allowed mT表示蚂蚁m 下一时刻可以移动的栅格集合；( )ij tη为t 时刻两节点之间启发式信息，与两节点之间的距离呈负相关。

3. 改进的蚁群算法 3.1. 信息素因子动态调整 在蚁群觅食过程中，信息素浓度决定着蚂蚁的行动路线，影响着算法寻找最优路径的效率，信息素