蚁群算法最优路径

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《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文

《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中所展现出的群体智能和寻优能力。

该算法自提出以来，在诸多领域得到了广泛的应用，尤其在路径寻优问题上表现出色。

本文将首先介绍蚁群算法的基本原理，然后探讨其在路径寻优中的应用，并分析其优势与挑战。

二、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并相互交流的行为，实现寻优过程。

其主要特点包括：1. 分布式计算：蚁群算法采用分布式计算方式，使得算法具有较强的鲁棒性和适应性。

2. 正反馈机制：蚂蚁在路径上释放的信息素会吸引更多蚂蚁选择该路径，形成正反馈机制，有助于找到最优解。

3. 多路径搜索：蚁群算法允许多条路径同时搜索，提高了算法的搜索效率。

三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优是蚁群算法的一个重要应用领域，尤其是在交通物流、机器人路径规划等方面。

以下是蚁群算法在路径寻优中的具体应用：1. 交通物流路径优化：蚁群算法可以用于解决物流配送中的路径优化问题，通过模拟蚂蚁的觅食行为，找到最优的配送路径，提高物流效率。

2. 机器人路径规划：在机器人路径规划中，蚁群算法可以用于指导机器人从起点到终点的最优路径选择，实现机器人的自主导航。

3. 电力网络优化：蚁群算法还可以用于电力网络的路径优化，如输电线路的规划、配电网络的优化等。

四、蚁群算法的优势与挑战（一）优势1. 自组织性：蚁群算法具有自组织性，能够在无中央控制的情况下实现群体的协同寻优。

2. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

3. 适用于多约束问题：蚁群算法可以处理多种约束条件下的路径寻优问题。

（二）挑战1. 计算复杂度高：蚁群算法的计算复杂度较高，对于大规模问题可能需要较长的计算时间。

2. 参数设置问题：蚁群算法中的参数设置对算法性能有较大影响，如何合理设置参数是一个挑战。

蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用

c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。

智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。

路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。

最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。

近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。

A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。

随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。

基于蚁群算法的路径规划

基于蚁群算法的路径规划路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径使得在特定条件下完成其中一种任务或达到目标。

蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式算法，已经广泛应用于路径规划领域。

本文将详细介绍基于蚁群算法的路径规划的原理、方法和应用，旨在帮助读者深入理解该领域。

1.蚁群算法原理蚁群算法的灵感源自蚂蚁在寻找食物过程中携带信息以及通过信息交流来引导其他蚂蚁找到食物的群体行为。

算法的基本原理如下：1）路径选择方式：蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发信息进行路径选择，信息素浓度高的路径和距离短的路径更容易被选择。

2）信息素更新方式：蚂蚁在路径上释放信息素，并通过信息素挥发过程和信息素增强机制来更新路径上的信息素浓度。

3）路径优化机制：较短路径上释放的信息素浓度较高，经过多次迭代后，社会积累的信息素会指引蚂蚁群体更快地找到最优路径。

4）局部和全局：蚂蚁在选择路径时，既有局部的能力，也有全局的能力，这使得算法既能收敛到局部最优解，又能跳出局部最优解继续探索新的路径。

2.蚁群算法步骤1）定义问题：明确起点、终点以及路径上的条件、约束等。

2）初始化信息素与距离矩阵：设置初始信息素值和距离矩阵。

3）蚂蚁移动：每只蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发选择下一个节点，直到到达终点。

4）信息素更新：蚂蚁根据路径上释放的信息素更新信息素矩阵。

5）迭代：不断重复蚂蚁移动和信息素更新过程，直到满足停止条件为止。

6）输出最优路径：根据迭代结果输出最优路径。

3.蚁群算法应用1）TSP问题：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是蚁群算法应用的典型问题之一、该问题是在给定一组城市以及它们之间的距离，求解一条经过每个城市一次且最短的路径。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在城市之间的移动来求解该问题，并能够较快地找到接近最优解的路径。

2）无人机路径规划：无人机路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到无人机的最优飞行路径。

蚁群算法最优路径

机器人的路径规划---蚁群算法1.蚁群算法众所周知，蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。

自从M．Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System，ACS)以来，这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的使用。

蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面：(1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。

蚁群在寻优的过程中会释放一定量的信息素，蚁群的规模越大，释放的信息素的量也就越大，而寻优路径上存在的信息素浓度越高，就会吸引更多的蚂蚁，形成一种正反馈机制，然后通过反馈机制的调整，可对系统中的较优解起到一个自增强的作用，从而使问题的解向着全局最优的方向演变，最终能有效地获得全局相对较优解。

(2)蚁群算法是一种本质并行的算法。

个体之间不断进行信息交流和传递．有利于最优解的发现，并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。

(3)蚁群算法易于和其他方法结合。

蚁族算法通过和其他算法的结合，能够扬长避短，提高算法的性能。

(4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。

一群算法是一种群只能算法，每只蚂蚁巡游的过程相对独立，他们会在自己的活动空间进行搜索，蚂蚁在寻优过程中通过释放信息素，相互影响，互相通信，保证了解的全局性。

(5) 蚁群算法具有鲁棒性。

蚁族算法的数学模型易于理解，可以广泛使用在很多复杂的优化问题中，蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择，受初始点的影响相对较小，并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。

由此可见，在机器人寻找最优路径的过程中，采用蚁群算法实现路径的规划问题，可以高效，准确的找到最优的路径。

2.移动机器人的路径规划2.1环境信息处理假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域，在矩形区域内分布有n个异形障碍物，显然对于该获取的实际环境信息：首先，由于障碍物大小不一，而且形状也各不相同，为了减少机器人处理地图信息的负担，需要对工作环境行一些必要的预处理；其次，在后续章节中，描述机器人的路径规划方法是基于把障碍物近似成质点的基础上进行的，而要把障碍物近似成质点也同样需要对工作环境的信息进行适当预处理。

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《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言随着科技的快速发展和人们对算法的不断研究，许多高效的优化算法逐渐浮出水面。

其中，蚁群算法作为一种启发式搜索算法，在路径寻优问题中展现出强大的能力。

本文将首先对蚁群算法进行详细的研究，然后探讨其在路径寻优中的应用。

二、蚁群算法的研究1. 蚁群算法的起源与原理蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法。

它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并跟随信息素移动的行为，来寻找最优路径。

该算法的核心思想是利用正反馈机制和群体智能，通过个体间的信息交流和协同工作来找到最优解。

2. 蚁群算法的特点蚁群算法具有以下特点：一是具有较强的鲁棒性，对问题的模型要求不高；二是易于与其他优化算法结合，提高求解效率；三是具有分布式计算的特点，可以处理大规模的优化问题。

三、蚁群算法在路径寻优中的应用1. 路径寻优问题的描述路径寻优问题是一种典型的组合优化问题，如物流配送、旅行商问题等。

在这些问题中，需要找到一条或多条从起点到终点的最优路径，使得总距离最短或总成本最低。

2. 蚁群算法在路径寻优中的应用原理蚁群算法在路径寻优中的应用原理是通过模拟蚂蚁的觅食行为，将问题转化为在图论中的路径搜索问题。

蚂蚁在搜索过程中会释放信息素，信息素会随着时间逐渐挥发或扩散。

蚂蚁根据信息素的浓度选择路径，同时也会释放新的信息素。

通过这种正反馈机制，蚁群算法能够在搜索过程中找到最优路径。

3. 蚁群算法在路径寻优中的优势蚁群算法在路径寻优中具有以下优势：一是能够处理大规模的路径寻优问题；二是具有较强的全局搜索能力，能够找到全局最优解；三是具有较好的鲁棒性和稳定性，对问题的模型要求不高。

四、实验与分析为了验证蚁群算法在路径寻优中的效果，我们进行了多组实验。

实验结果表明，蚁群算法在处理不同规模的路径寻优问题时，均能取得较好的效果。

同时，通过对算法参数的调整，可以进一步提高算法的求解效率和精度。

基于蚁群算法的Petri网最优路径序列寻找

ｎｋｒｕｅｏａｐｏｃｒｎｉｏａｅｕｎｅｔｌｓｅａ．Ａｔｌｔａｃｅｒａｔｗａｋｒｕｅｃｕｄｂｏｎｎｔｅａｔｌｏｔｓｔｐｒａｈｔｅｔａｓｔｎｌｓｑｅｃｓｗｉｅｓｄｌｙｗａｈｉｈａｌａｌｔｏｌｅｆｕｄｏｈｓｎｏ
Ａｓｒｃ：ＡＭｅｏｙＥｔｄｄＴｍｄＰＮｔＭＥＰ）ｗｏｅｅｅｎａｅｏｔｅｉｏｍｔｎｗｓｐｏｏｅｂｔｔｍｒｘｅｅｉｅｅｅ（ＴＮｈｓｌａｎｍｅｔＣｌｒｃｒａｌｔｆｒａｏａｒｐｓｓｌｄｉｌｎｉｄ
ｂｓｎｔｅａｔｏｎｐｍｚｔｎａｏｔｄｔｅｆｔｒｓｏｅＴｍｄＰｔｅ（门Ｎ．ＷｈｎＭＥＰａｒｎｎ，ａｅｏｎｌｙｏｔｉｉｌｒｈａａｕｅｆｈｉｅｅｉｔ１ＩｄｈｃｏｉａｏｇｉｍｎｈｅｔｒＮＦ）ｅＴＮＷｕｉｇｅｗｔｈｅｔｄｌｙａｄｔｅｒｕｅｓａｃｒｂｅｏｏｌｘＴＮＷａｏｖｄｔｅｔｉｘｅｔＴｅｒｓｔｎｓｑｅｃｈｔｅｌａｅａ，ｎｔｅｒｈｐｏｌｍｆｃｍｐｅＰｓｓｌｅｏｃｒｎｅｔｎ．ｈａｉｌｉｓｈｏａ
ＨＵＡＮＧａｇｑｉ，ＳＨａ — ａｇＬＵａＧｕｎ — ｕＵｉｙｎ，ＩＧｕｎ
（ｃｏｌｆＭａａｅｅｔｉｎＵｗｍｉＡｃｉｃｒｎｅｈｏｇ，Ｘ＇ｈａｘ７０５，Ｃｉ）Ｓｈｏｏｎｇｍｎ，Ｘ＇ｎｅｔｏｒｔｔｅａｄＴｃｎｌｙｉｎＳａｎｉ１０５ｈｎａｙｆｈｅｕｏａａ

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

ｐｒｂｌｍ．ｏｅ
ＫＥＹＷＯＲＤ￥：ｔｃｌｎｇｒｈ；Ｔｍｅｏｔｌ；ＥｐｃｅａｔｒｈｅｈｌｏｔｇａｇｒｔｍＡｎｏｏｙａｏｔｍｌｉｉｐｉｍａｘｅｔｄｆｃｏ；Ｔｒｓｏｄｓｒｎｏｈｉｌｉ
实际应用范围有限。启发算法有Ｃ—Ｗ算法和Ｓｅｐ算法，ｗｅ
１引言
随着社会的发展和信息的交流，活中越来越多的事情生
都要求在短时间内完成，来满足不同的社会需求。如１０急２
群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高，且能很好的用于求解路径时间最优问题。并关键词：蚁群算法；时间最优；因子；期望阀值排序算法
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａ
ＳｌｉｍｅＯｐｔｍａｔｔｅｏｖｎｇＴｉｉｌＰａｈＢｅｗｅｎＴｗｏＬｏａｉｎｓＢｙｃｔｏ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｔｚｔｎｐｏｌｍｆｈｍｅｏｔｌａｈｂｔｅｎｔｅｔｏｌｃｔｎｓｓｄｅ．ＦｒｈｌｄｅｓＯｐｉａｉｒｂｅｏｅｔｐｉｍｉｏｔｉｍａｐｔｅｗｅｗａｉｓｗａｔｉｄｏｅｂｉｎｓｈｏｏｕｔｎ
ｏａｉｎｏｏｙａｇｒｔｍ，ｌｎｔｒｔｉｎａｙｔａｎｏａｌｃｐｉｌｏｕｉｎ，ａｍｐｏｅｎｅｌｅｔｆｂｓｃａｔｃｌｎｏｉｌｈｏｇｉａｅｔｅｍｅａｄｅｓｏｔｐｉｔａｏｔｒｏｌｍａｓｌｔｏｎｉｒｖｄｉｔｌｇｎｉａｔｃｌｎｇｒｈｗａｒｐｓｄｔｍｐｏｅｔｅｐｏｌｍｓａｄｉｃｅｓｔｐｒｔｎｆｃｅｃ．Ｉｈｒｇａ，ｎｏｏｙａｏｉｍｓｐｏｏｅｏｉｒｖｈｒｂｅｎｎｒａｅｉｏｅａｉａｅｆｉｎｙｎｔｅｐｏｒｍｌｔｓｏｌｉｔｒｓｏｄｓｒａｇｒｈｗａｔｄｃｄｔｐｉｌｅｒｈｐｔ，ｔｅｐｏｌｍｆｌｗｃｎｅｇｎｅｗｓｓｌｅ，ｗｈｃｓｈｅｈｌｏｔｌｏｉｍｓｉｒｕｅｏｔｔｎｏｏｍａｓａｃａｈｈｒｂｅｏｏｏｖｒｅｃａｏｖｄｓｉｈｉｃｕｅｙｂｉｄｅｓｏｎｏｏｙａｇｒｔｍｏｖｒｅｃｎｔｅｅｒｉ．Ｔｅｉｒｖｄａｔｃｌｎｇｒｈｃｎａｓｄｂｌｎｓｆａｔｃｌｎｏｈｃｎｅｇｎｅｉｈａｌｔｎｌｉｙｍｅｈｍｐｏｅｎｏｏｙａｏｔｍａｌｉｓｅｄｕｈｏｖｒｅｃｐｅｎｍｐｏｅｔｅｓａｉｔ．Ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｔｉｄｃｔｓｔａｍｐｏｅｎｏｏｙｐｅｐｔｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄａｄｉｒｖｈｔｂｌｙｉｈｉｌｔｅｕｎｉａｅｈｔｉｒｖｄａｔｃｌｎｏｌ

蚁群算法路径优化算法

其中，表示在t时刻蚂蚁k由元素（城市）i转移到元素（城市）j的状态转移概率。

allowedk = C − tabuk表示蚂蚁k下一步允许选择的城市。

α为启发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起的作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径，蚂蚁之间的协作性越强。

β为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的受重视程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；ηij(t) 为启发函数，表达式为。

式中，dij表示相邻两个城市之间的距离。

（6）修改禁忌表指针，即选择好之后将蚂蚁移动到新的元素（城市），并把该元素（城市）移动到该蚂蚁个体的禁忌表中。

（7）若集合C中元素（城市）未遍历完，即k<m，则跳转到第（4）步，否则执行第（8）步。

（8）根据公式更新每条路径上的信息量：τij(t + n) = (1 − ρ) * τij(t) + Δτij(t),（9）若满足结束条件，即如果循环次数，则循环结束并输出程序计算结果，否则清空禁忌表并跳转到第（2）步。

蚁群算法的matlab源程序1.蚁群算法主程序：main.m%function [bestroute,routelength]=AntClccleartic% 读入城市间距离矩阵数据文件CooCity = load( 'CooCity.txt' ) ;% 城市网络图坐标数据文件，txt形式给出NC=length(CooCity); % 城市个数for i=1:NC % 计算各城市间的距离for j=1:NCdistance(i,j)=sqrt((CooCity(i,2)-CooCity(j,2))^2+(CooCity(i,3)-CooCity(j,3))^2);endendMAXIT=10;%最大循环次数Citystart=[]; % 起点城市编号tau=ones(NC,NC); % 初始时刻各边上的信息痕迹为1rho=0.5; % 挥发系数alpha=1; % 残留信息相对重要度beta=5; % 预见值的相对重要度Q=10; % 蚁环常数NumAnt=20; % 蚂蚁数量routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度for n=1:MAXITfor k=1:NumAnt %考查第K只蚂蚁deltatau=zeros(NC,NC); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零%[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,[]); % 不靠率起始点[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart); % 指定起始点if lengthk<routelength %找到一条更好的路径:::routelength=lengthk;:::bestroute=routek;endfor i=1:NC-1 % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量deltatau(routek(i),routek(i+1))=deltatau(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk; % 信息素更新end%deltatau(routek(NC),1)=deltatau(routek(NC),1)+Q/lengthk; %endlength_n(n)=routelength; % 记录路径收敛tau=(1-rho).*tau; % 信息素挥发end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%costtime=toc;subplot(1,2,1),plot([CooCity(bestroute,2)],[CooCity(bestroute,3)],'-*')subplot(1,2,2),plot([1:MAXIT],length_n,'-*')[routelength,costtime]2.蚁群算法寻找路径程序：path.m% 某只蚂蚁找到的某条路径routek,lengthkfunction [routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart)[m,n]=size(distance);if isempty(Citystart) % 如果不确定起点p=fix(m*rand)+1; % 随机方式初始化起点，均匀概率elsep=Citystart; % 外部给定确定起点 endlengthk=0; % 初始路径长度设为 0routek=[p]; % 蚂蚁路径点序列，即该蚂蚁已经过的城市集合，路径初始起点for i=1:m-1np=routek(end); % 蚂蚁路径城市序号，依次经过的城市编号np_sum=0; % 路由长度初始为 0for j=1:mif inroute(j,routek) % 判断城市节点j是否属于tabuk，即是否已经过continue;else % j为还未经过的点ada=1/distance(np,j); % 预见度np_sum=np_sum+tau(np,j)^alpha*ada^beta; % 路由表：信息痕迹、预见度 endendcp=zeros(1,m); % 转移概率，基于路径长度及路由表for j=1:mifinroute(j,routek)continue;elseada=1/distance(np,j); % 预见度cp(j)=tau(np,j)^alpha*ada^beta/np_sum; % np到j的转移概率endendNextCity=nextcitychoose2(cp); % 根据转移概率确定下一个城市,% 直观地，取转移概率最大值方向方法，决策结果稳定且收敛快routek=[routek,NextCity]; % 更新路径lengthk=lengthk+distance(np,NextCity); % 更新路径长度end蚁群算法仿真结果:其中左边是蚂蚁行走的最短路径，右边是最短路径的值的收敛情况。

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蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面：(1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。

(2)蚁群算法是一种本质并行的算法。

个体之间不断进行信息交流和传递．有利于最优解的发现，并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。

(3)蚁群算法易于和其他方法结合。

蚁族算法通过和其他算法的结合，能够扬长避短，提高算法的性能。

(4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。

(5) 蚁群算法具有鲁棒性。

由此可见，在机器人寻找最优路径的过程中，采用蚁群算法实现路径的规划问题，可以高效，准确的找到最优的路径。

环境信息预处理遵循以下原则：1)移动机器人作二维平面运动，障碍物不考虑高度信息；2)小问距障碍物作合并处理，即如果两个障碍物相距太近，障碍物之间距离小于机器人通过的最小安全距离。

则将两个障碍物合并作为一个障碍物处理；3)作出障碍物的外接矩形，并对障碍物外接矩形进行径向扩张且对环境边界向内作径向扩张，因此可把移动机器人退化成运动质点处理。

2.2环境建模设机器人工作空间为二维结构化空间记为RS，并且障碍物位置、大小已知。

用尺寸相同的栅格对RS进行划分，栅格大小以机器人能在其内自由运动为限，设机器人能自由运动的范围为[0，R]。

若某一栅格尺寸范围内不含任何障碍物，则称此栅格为自由栅格，反之称为障碍栅格。

自由空间和障碍物均可表示成栅格块的集合，我们将障碍物栅格集记为OS。

栅格标识可采用下述两种方法：（1)直角坐标法。

以栅格阵左上角为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向下为Y轴正方向，每一栅格区间对应坐标轴上的一个单位长度。

任一栅格均可用直角坐标(x，y)唯一标识。

(2)序号法。

按从左到右，从上到下的顺序，从栅格阵左上角第一个栅格开始，给每一个栅格一个序号n(从0开始计)，则序号以和栅格块一一对应。

2.3具体方法给定一个有弹个节点的城市道路网的路径规划问题，我们可以把指定的起始点s假设为人工蚁群(以下简称为蚁群)的巢穴，把目标点t假设为要寻找的食物，则此路径规划问题就可以转化为蚁群寻找食物的路径寻优问题。

假定人工蚂蚁(以下简称为蚂蚁)的数量为m只，则每只蚂蚁的行为要符合以下的规则：(1)能够释放出两种类型的信息素：“食物”信息素和“巢穴”信息素；(2)根据和当前节点相连接的各个路径上的信息素浓度和路径长度，以相应的概率来随机选择下一个节点；(3)不再选择已经走过的节点为下一个节点，这可以通过一个结构数组来实现；(4)在寻找食物时，通过“食物”信息素寻找下一个节点，同时释放“巢穴”信息素；(5)在寻找巢穴时，通过“巢穴”信息素寻找下一个节点，同时释放“食物”信息素；(6)按一定的路径长度释放相应的信息素浓度，并且所释放的信息素浓度会随着时间的推移而逐步减少；3.程序设计流程在主程序流程中，地图数据库是从实际地图中抽象出来的城市道路网相关的数据信息，其中包括城市道路网的节点信息、道路信息和相应道路的信息素信息，每部分信息都各自形成一个数据表。

在节点表中，包括了各个节点的编号、对应的地点名称和经纬度坐标等数据。

在道路表中，包括了每条道路的起点和终点对应的编号、道路的长度、级别和所经过的路线等数据。

在信息素表中，包括了对应道路上的“巢穴”信息素和“食物”信息素等数据。

所需要输入的参数包括：节点的数量n、起始节点的编号OriNode、目标节点的编号DesNode、最大循环次数MaxCount、蚂蚁的数量m、蒸发信息素的相对重要程度、每只蚂蚁所释放的信息素总量Q、信息素浓度的相对重要程度口、启发式信息的相对重要程。

所需要初始化的参数包括：“巢穴”信息素和“食物”信息素等值，每条道路对应的“巢穴”信息素和“食物”信息素的值分别仞始化为1，这是为了在计算下一个节点的选择概率时，分母不为0。

在程序开始时，首先连接地图数据库，然后输入、初始化各个参数并开始进行循环。

在每次循环中，每只蚂蚁依次进行寻食过程，如果有蚂蚁找到了食物即找到了一条寻食路径，将此路径和本次循环中其它蚂蚁找到的寻食路径进行比较，将最小的寻食路径更新为最优路径，并判断是否满足所给定的精度，如果满足则退出循环，否则进行下一次循环。

当循环次数达到最大次数时，结束循环并判断是否找到了最优路径，如果找到了最优路径，则输出最优路径的路线及其权值，否则显示没有找到最优路径。

最后，关闭地图数据库并结束程序。

在每只蚂蚁进行寻食的过程中，首先判断蚂蚁是否正在寻找食物，如果是则进行寻找食物的过程，否则进行寻找巢穴的过程。

在进行寻找食物的过程中，首先从地图数据库的道路表中读取和当前节点所连接的节点数，以及每个节点的编号和权值。

判断每个节点是否已经走过，如果此节点已经走过，则读取下一个节点。

从地图数据库的信息素表中读取对应边的“食物”信息素值，从当前点到下一可行点的转移是由基于信息量的状态转移概率和和距离启发式信息概率综合决定的，而这里采用的综合决定方法是基于比例选择策略即“轮盘赌”的方式。

从地图数据库的道路表中读取对应边的权值，并计算所走过路径的权值。

从地图数据库的信息素表中读取对应边的“巢穴”信息素值，并重新计算对应边的“巢穴”信息素值。

当所得的值小于1时，将此值设置为1，这是为了保证下一回计算选择概率时分母不为0。

将重新计算的“巢穴”信息素值更新到信息素表中。

判断下一个目标节点是否为食物，如果是的话，则保存各个记录，如蚂蚁所走过的节点、此蚂蚁找到食物的次数以及整个路径的总权值等数据，并为寻找巢穴做准备，如清空内存中的历史数据，将食物作为起始节点等，否则设置下一个目标节点为当前节点。

在进行寻找巢穴的过程中，大部分的操作都跟上面蚂蚁进行寻找食物的过程一样，只不过将“食物”信息素和“巢穴”信息素进行对调，在判断下一个目标节点是否为巢穴的时候，不需要保存各个记录，只需为寻找食物做准备，如清空内存中的历史数据，将巢穴作为起始节点，并将此蚂蚁上次找到食物的路径记录。

程序流程图如下：4.Matlab 仿真4.1参数介绍地图数据库是从实际地图中抽象出来的城市道路网相关的数据信息，其中包括城市道路网的节点信息、道路信息和相应道路的信息素信息，每部分信息都各自形成一个数据表。

在节点表中，包括了各个节点的编号、对应的地点名称和经纬度坐标等数据。

在道路表中，包括了每条道路的起点和终点对应的编号、道路的长度、级别和所经过的路线等数据。

在信息素表中，包括了对应道路上的“巢穴”信息素和“食物”信息素等数据。

本仿真系统的静态地图数据假设在机器人出发之前就已经得到，而动态地图数据假设按一定的频率可以得到。

在机器人整个仿真系统中所需要输入的参数包括：节点的数量栉、起始节点的编号OriNode、目标节点的编号DesNode、最大循环次数MaxCount、蚂蚁的数量m、蒸发信息素的相对重要程度、每只蚂蚁所释放的信息素总量Q、信息素浓度的相对重要程度"、启发式信息的相对重要程。

所需要初始化的参数包括：“巢穴”信息素和“食物”信息素等值，每条道路对应的“巢穴”信息素和“食物”信息素的值分别初始化为1，这是为了在计算下一个节点的选择概率时，分母不为0。

4.2程序介绍4.2.1G2D.m用于把障碍物分布图转化为图的赋权邻接矩阵，地形图矩阵是一个01矩阵，里面的所有元素要么为0，要么为1。

为0即表示机器人可以到达的节点，为1即表示其对应的栅格是障碍物。

源程序如下：function D=G2D(G)a=1;N=size(G,1);D=inf*ones(N^2,N^2);for i=1:(N^2)x=ceil(i/N-0.00001);y=mod(i,N);if y==0y=N;endx1=x-1;y1=y-1;if x1>=1&&y1>=1j=(x1-1)*N+y1;D(i,j)=1.414*a;D(j,i)=1.414*a;endx2=x-1;y2=y;if x2>=1j=(x2-1)*N+y2;D(i,j)=a;D(j,i)=a;endx3=x-1;y3=y+1;if x3>=1&&x3<=Nj=(x3-1)*N+y3;D(i,j)=1.414*a;D(j,i)=1.414*a;endx4=x;y4=y-1;if y4>=1j=(x4-1)*N+y4;D(i,j)=a;D(j,i)=a;endx5=x;y5=y+1;if y5<=Nj=(x5-1)*N+y5;D(i,j)=a;D(j,i)=a;endx6=x+1;y6=y-1;if x6<=N&&y6>=1j=(x6-1)*N+y6;D(i,j)=1.414*a;D(j,i)=1.414*a;endx7=x+1;y7=y;if x7<=Nj=(x7-1)*N+y7;D(i,j)=a;D(j,i)=a;endx8=x+1;y8=y+1;if x8<=N&&y8<=Nj=(x8-1)*N+y8;D(i,j)=1.414*a;D(j,i)=1.414*a;endendfor x=1:Nfor y=1:Nif G(x,y)==1J=(x-1)*N+y;D(:,J)=inf*ones(N^2,1);D(J,:)=inf*ones(1,N^2);endendendfor i=1:(N-1)y=(i+1)*N;D(x,y)=inf;D(y,x)=inf;end4.2.2ACASP.m障碍物可以动的情况设计的蚁群算法，其主要功能就是通过派遣若干批蚂蚁，来搜索动态环境下的最短路。