摘要
针对基本蚁群算法(ACO)收敛速度慢的特点,提出了一种移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法.通过限制信息素的取值范围,扩大了搜索结果,从而避免了算法过早收敛,同时还提出了一种信息素挥发系数自适应调节的改进蚁群算法方略,意图通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度.针对在栅格环境中蚁群算法规划出来的路径折线多,转角大的特点,提出了用贝塞尔曲线优化路径的方法.仿真结果显示,经过优化过后的平滑路径更加适合移动机器人的运行情况,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径.
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