(完整word版)基于蚁群算法的路径规划
基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划
煤矿机械Coal Mine Machinery Vol.30No.12 Dec.2009第30卷第12期2009年12月0引言移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径。
机器人路径规划的研究始于20世纪70年代，目前国内外对这一问题的研究仍然十分活跃。
20世纪90年代Dorigo M最早提出来蚁群优化算法—蚂蚁系统（AS）并将其应用于解决计算机算法学中经典的旅行商问题（TSP）。
从蚂蚁系统开始，对蚁群算法得到了不断的发展和完善，并在TSP以及许多实际优化问题求解中进一步得到了验证。
本文针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，在算法上进行了改进，通过多次仿真试验证明，改进后的算法增加了新路径的生成途径和提高了路径生成速度，从而能够快速得到较优解。
1蚁群算法的基本原理（1）环境建模环境模型表示是解决环境建模问题的第1步。
环境建模的本质属于环境特征提取与知识表示方法的范畴，决定了系统如何存储、利用和获取知识。
创建地图的目的是供机器人进行路径规划，因此地图必须便于机器理解和计算，而且当探测到新环境信息时，应该能够方便地添加到地图中。
移动机器人导航领域常用的环境模型分类情况如图1所示，其中尤以几种平面模型更为常见。
其中栅格模型在机器人系统中得到广泛应用，是目前使用较为成功的一种方法。
图1环境模型分类情况栅格模型是一种应用非常成功的度量地图构建方法，最早由Elfes于1985年提出，其思想是把移动机器人所处的环境分成许多大小相等的栅格，通过每个栅格被障碍占据或没有占据的概率值来进行空间状态描述。
（2）栅格标识的2种方法①直角坐标法如图2所示，以栅格阵左上角作为直角坐标系坐标原点，x轴正方向为水平向右，y轴正方向为竖直向下，坐标系的单位长度为栅格区间的一个单位长度。
某一栅格可用直角坐标（x，y）来标识。
图2栅格坐标与序号的关系基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划*刘军，刘广瑞（郑州大学机械工程学院，郑州450001）摘要：针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法。
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。
路径规划毕业论文
基于蚁群算法的机器人路径规划摘要当前机器人朝着智能化的方向发展着，已经能够解决一些人类自身难以完成的任务。
机器人的研究方向分为好多个分支，其中机器人路径规划就是热点问题之一。
主要用于解决机器人在复杂环境下做出路径选择，完成相应任务的问题。
典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，按照一定的评价标准（行走路线最短、所用时间最少等）为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径，让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。
基于蚁群算法的机器人路径规划的研究，利用仿真学的基本思想，根据生物蚂蚁协作和觅食的原理，建立人工蚁群系统。
本文介绍了使用基本蚁群算法和改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用，以栅格法作为路径规划的环境模型建立方法。
其中改进蚁群算法依据最大最小蚂蚁系统原理和信息素奖励思想，还增加了其它启发信息来指导路径的搜索。
本文中介绍的基本蚁群算法应用蚁周模型对找到的路径进行信息素的更新，而在改进蚁群算法中，则综合使用了局部信息素更新原则和全局信息素更新原则。
另外在本文中介绍的改进蚁群算法使用了回退策略和落入陷阱时的信息素惩罚机制，帮助处理了蚂蚁在寻找路径过程中，落入陷阱后的问题。
不过改进后的蚁群算法的及时寻找到最优解的特性仍然有待于进一步的提高。
关键词：路径规划，蚁群算法，改进Path Planning for Robot Based on Ant ColonyAlgorithmAbstractNow robots are developing in the direction of intelligent, they have been able to solve some hard task as human beings do. Robot research has divide into the direction of large number of branches, where the robot path planning is one of hot issues. it is mainly used to solve the robot path in a complex environment to make choices, to complete the task. A typical path planning problem is that there are obstacles in the work environment, according to certain evaluation criteria (the shortest walking route, the minimum time spent, etc.) to find a robot's movement from origin to destination path, let the robot in motion of safe, collision-free through all the obstacles.Robot path planning research based on ant colony algorithm, is according to the simulation research, use the biological ant principles of feeding and cooperation and the establishment of artificial ant colony system. This article describes the use of basic ant colony algorithm and improved ant colony algorithm in robot path planning applications with using the grid method to establish the environment model of path planning. Improved ant colony algorithm is based on the maximum and minimum ant system theory and pheromone reward ideas. It has added other enlightening information to guide the path research. The basic ant colony algorithm described in this article uses the ant-cycle model to update the pheromone for the found path, in the improved ant colony algorithm, uses both the local pheromone updating principles and global pheromone updating the principles. Improved ant colony algorithm in this paper uses the fallback strategy, and the pheromone punishment mechanism when falling into trap to help deal with the ants in the process of finding a path falling into the trap. But the improved ant colony algorithm to find the optimal solution remains to be further improved in the optimal properties.Keywords: path planning, ant colony algorithm, improvedII目录第1章引言 (1)1.1问题的提出 (1)1.1.1研究的背景 (1)1.1.2研究的意义 (2)1.2本文研究路线 (3)1.2.1主要工作内容 (3)1.2.2目标 (3)1.3论文的主要内容 (3)第2章蚁群算法与机器人路径规划研究概述 (5)2.1蚁群算法和机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (5)2.1.1蚁群算法的发展历史，现状，前景 (5)2.1.2移动机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (6)2.2蚁群算法的特点 (7)2.2.1并行性 (7)2.2.2健壮性 (7)2.2.3 正反馈 (8)2.2.4局部收敛 (8)2.3基于蚁群算法的机器人路径规划实现的开发方式 (8)2.3.1开发语言的选择 (8)2.3.2开发工具的选择 (8)2.4蚁群算法介绍 (9)2.4.1 基本蚁群算法 (9)2.4.2 基本蚁群算法改进方案简介 (11)2.5机器人路径规划的环境模型建立 (11)2.5.1 栅格法 (11)2.6使用matlab仿真 (12)2.6.1 matlab仿真介绍 (12)2.7本章小结 (12)第3章基于蚁群算法的机器人路径规划分析与设计 (13)3.1基于蚁群算法的机器人路径规划需求设计 (13)3.2基于蚁群算法的机器人路径规划的要求 (13)3.3 主要的数据结构 (13)3.4基本蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (14)3.4.1程序入口模块 (14)3.4.2 算法运行的主体函数模块 (14)3.4.3 程序运行的清理模块 (15)3.4.4 下一步选择模块 (15)3.4.5 随机性选择模块 (16)3.4.6 路径处理和信息记录模块 (17)3.5 基本蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (17)3.5.1基本蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (17)3.5.2基本蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (19)3.6改进蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (20)3.6.1 程序运行环境处理修改部分 (20)3.6.2 下一步选择的修改部分 (20)3.6.3信息素更新和路径处理修改部分 (21)3.7 改进蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (22)3.7.1改进蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (22)3.7.2改进蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (23)3.8系统开发环境介绍 (24)3.8.1开发环境 (24)3.8.2调试环境 (24)3.8.3测试环境 (24)第4章基于蚁群算法的机器人路径规划的实现 (25)4.1基于基本蚁群算法的实现 (25)4.1.1算法运行的主体函数模块 (25)4.1.2 下一步选择模块 (26)4.2基于改进蚁群算法的实现 (27)4.2.1下一步选择模块 (28)4.2.2随机性选择模块 (29)4.3本章小结 (31)第5章基于蚁群算法实现机器人路径规划的仿真实验 (32)5.1运行环境 (32)5.2基于基本蚁群算法实现机器人路径规划仿真实验 (32)5.2.1 仿真步骤 (32)5.2.2 使用地图模型为5-1的仿真 (32)5.2.3 使用基本蚁群算法仿真结果 (33)IV5.2.4基于改进蚁群算法的仿真 (35)5.3 多次重复仿真实验记录 (36)5.4 本章小结 (37)第6章结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)基于蚁群算法的机器人路径规划第1章引言1.1问题的提出1.1.1研究的背景蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
基于蚁群算法的AGV路径规化的实现
发现路径的行为。蚂蚁在运动过程中， 能够在它所
在 Ａ Ｖ的控制系统中， Ｇ 路径的规划有着极其重
要的意义 ， 因为 Ａ Ｖ在行走过程中会遇到诸如随机 Ｇ
经过 的路径上留下一种物质一信息素， 以此指导 并
自己的运动方向， 蚂蚁倾 向于朝该物质强度高的方 向移动。因此 ， 由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为
２ １ 年第 １ ０１ １期
中图分类号 ：Ｐ ０ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ９— ５ ２ ２ １ ） １ ００ ０ １０ ２ ５ （０ １ １ — １３— ４
基 于 蚁群 算 法 的 Ａ Ｖ路径 规 化 的实现 Ｇ
沈 治
（ 常州轻工职业技术学 院，常州 ２ ３ ６ ） １ １４
Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔｔｏ ｆｔ ｅＡＶＧ ａ ｈ ｐ ａ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｐ ｔ ｌｎ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ
ａ ｔｃ ｌ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｎ ｏ ｏ ｙ ａ ｇ ｒｔ ｍ
Ｓ ＨＥＮ ｈ Ｚｉ
（ ｈ ｎ ｚｏ ｎｔｕｅｏ ｉｈ ｎ ｕｔ ｅｈ ｏｏｙ Ｃ ａ ｇｈ ｕ２ ３ ６ Ｃ ｉａ Ｃ ａ ｇｈ ｕＩ ｓｔｔ ｆ ｇ ｔ ｄ ｓ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｈ ｎ ｚｏ １ １４， ｈｎ ） ｉ Ｌ Ｉ ｙ
ｃ ｍｐ ｔｒｔ ｃ ｉ ｖ ｅ ｔｒｃ ｎ ｒ ｌｅ ｆｃ ｏ ｕ ｅ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｂ ｔｅ ｏ ｔｏ ｆｅ ｔ．
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｔ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ； Ｖ ； ｐ ｍａ ａ ｈ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ａ ｄ ｅ ｓ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ； ｃ ｍ ｕ ｉａｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎ ｌｎ ｌｏ ｔ ｍｓ ＡＧ ｃ ｉ ｏ ｔ ｌｐ ｔ ｅ ｒ ｈ ｎ ； ｄ ｒ ｓ ｅ ｔ ａｉ ｉ ｉ ｉ ｆ ｏ ｏ ｎｃ ｔ ｏ
蚁群算法在路径规划中的应用
蚁群算法在路径规划中的应用概述：在现实世界中，路径规划是一个非常重要的问题。
无论是导航系统、交通规划还是物流调度，都需要找到最优的路径来解决问题。
蚁群算法作为一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的优化算法，被广泛应用于路径规划问题中。
本文将介绍蚁群算法的原理和几种常见的应用。
蚁群算法的原理：蚁群算法源于观察到蚂蚁在寻找食物时留下的信息素行为。
当蚁群中的一只蚂蚁找到食物之后，它会沿着返回的路径释放信息素。
这些信息素将吸引其他蚂蚁沿着该路径行动，随着时间的推移，更多的蚂蚁会选择这条路径，从而形成更强的信息素效应。
蚁群算法通过模拟这种信息素行为来找到最优解。
蚁群算法的应用：1. 路径规划：蚁群算法在路径规划中的应用是最常见的。
蚂蚁在搜索食物时，会选择性地释放信息素来引导其他蚂蚁寻路。
类似地，蚁群算法可以模拟蚂蚁行为来搜索最短路径或最优路径。
例如，在导航系统中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在地图上搜索路径的行为，帮助用户找到最短路径。
2. 物流调度：物流调度是一个复杂的问题，涉及到多个因素，如货物的运输时间、成本、路径等。
蚁群算法可以应用于物流调度中，通过模拟蚂蚁在搜索食物的行为，帮助选择最优的路径和调度策略。
这可以有效减少成本，并提高物流的效率。
3. 机器人导航：在机器人导航中，蚁群算法可以帮助机器人找到最优的路径和规避障碍物。
类似于蚂蚁寻找食物的行为，机器人可以释放“信息素”来引导其他机器人选择合适的路径。
这种算法可以帮助机器人自主探索未知环境，并找到最短路径。
4. 电子游戏中的敌人行为：在电子游戏中，敌人的行为通常是通过编程来实现的。
蚁群算法可以用于模拟敌人的智能行为，使其更加具有逼真的表现。
通过使用蚁群算法，敌人可以模拟蚂蚁的寻找食物行为，从而更加灵活地寻找玩家并采取相应的行动。
总结：蚁群算法在路径规划中的应用能够有效解决复杂的问题，如寻找最短路径、物流调度、机器人导航和电子游戏的敌人行为。
通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，蚁群算法可以帮助我们找到最优的解决方案。
基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划
题 ，也是反映机 器人智 能水平 的重要标志之一 。 机 器人全局路径规划包 括两个子 问题 ，环 境建模 及在环 境模型上进行 的路径搜 索 。建模方法主要有可 视 图法 、栅格法 、 自由空间法和 拓扑法等 ，但这些大 都适用于二维空 间。传统 的搜 索方法 有 Ａ－ ， 搜索算法 、 人工势场法等 ，为 了克服传统算法 易陷入局 部最优等
移动机器人路径规划 是指在有 障碍 物的工作环境 中寻找一条从给定 出发 点到 目标点 的运 动路径 ，使机 器 人在运动过程 中能安全 、无碰 撞地绕过所有 的障碍 物， 并且在保证安全性 的条件下寻 找最短的避 障路径 。 路径规划 问题分为环境 已知 的全 局路径规划和环境未 知 的局部 路径 规划。近年来 ，关 于在 三维空间 中工作
的移动机器人如 飞行机 器人 、水下机器 人、登月探测
一
些不足 ，近年来 ，已有学者采用 ，遗传算法【 、人
Hale Waihona Puke 工神经 网络算 法【、蚁群算法【 】 ３ 】 ４ 等进行路径规划。而 － ８
这些算法大 都存在 迭代次数多、耗费时间长或 者优 化
精度 不高 的缺 陷。针对这 些不足之处 ，本文设计 了一
算法 。首先描述 了一种 简单有效 的环 境建模方法 ，然后给 出了算 法在信息素 的呈现 、路径 点的选取 以及信 息素
的更新规 则上的改进方法 。仿真 结果证明 了算法的低耗时和 实用性。
关键词 ：三 维空 间；路径规划 ；蚁群算 法；环境建模 ；信 息素
Ｐａ ｈ Ｐ ａ ｎ ｎ ｆ ｂ ｔ Ｄ ｐ ｃ ｓ ｄｏ ｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｌｎ ｇ ｒｔ ｍ ｔ ｌ ｎ ｉ ｇｏ Ｒｏ ｏ ｓｉ ３ Ｓ ａ ｅＢａ ｅ ｎ ａ ｍ ｒ ｖ ｄＡｎ ｏ ｙＡｌ ｏ ｉ ｎ Ｃｏ ｈ
matlab基于蚁群算法的二维路径规划算法【matlab优化算法二十二】
matlab基于蚁群算法的⼆维路径规划算法【matlab优化算法⼆⼗⼆】基于蚁群算法的⼆维路径规划算法路径规划算法路径规划算法是指在有障碍物的⼯作环境中寻找⼀条从起点到终点的、⽆碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。
路径规划算法较多，⼤体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。
其中，全局路径规划⽅法包括位形空间法、⼴义锥⽅法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划算法主要有⼈⼯势场法等。
MAKLINK图论理论MAKLINK图论可以建⽴⼆维路径规划的空间模型， MAKLINK图论通过⽣成⼤量的MAKLINK线构造⼆维路径规划可⾏空间， MAKLINK 线定义为两个障碍物之间不与障碍物相交的顶点之间的连线，以及障碍物顶点与边界相交的连线。
典型 MAKLINE图形如图所⽰。
在 MAKLINK图上存在l条⾃由连接线，连接线的中点依次为v,v，…，v，连接所有MAKLINK线的中点加上始点S和终点T构成⽤于初始路径规划的⽆向⽹络图蚁群算法蚁群算法是由 dorigo.M等⼈在20世纪90年代初提出的⼀种新型进化算法，它来源于对蚂蚁搜索问题的研究。
⼈们在观察蚂蚁搜索⾷物时发现，蚂蚁在寻找⾷物时，总在⾛过的路径上释放⼀种称为信息素的分泌物，信息素能够保留⼀段时间，使得在⼀定范围内的其他蚂蚁能够觉察到该信息素的存在。
后继蚂蚁在选择路径时，会选择信息素浓度较⾼的路径，并且在经过时留下⾃⼰的信息素这样该路径的信息素会不断增强，蚂蚁选择的概率也在不断增⼤蚁群算法最优路径寻找如图。
图表达了蚂蚁在觅⾷过程中的三个过程，其中点A是蚂蚁蚁巢，点D是⾷物所在地，四边形 EBFCE表⽰在蚁巢和⾷物之间的障碍物。
蚂蚁如果想从蚁巢点A达到点D，只能经过路径BFC或者路径BEC，假定从蚁巢中出来若⼲只蚂蚁去⾷物所在地D搬运⾷物，每只蚂蚁经过后留下的信息素为1，信息素保留的时间为1.⼀开始，路径BFC和BEC上都没有信息素，在点A的蚂蚁可以随机选择路径，蚂蚁以相同的概率选择路径BFC或BEC，如图（b）所⽰。
基于蚁群算法的苏宁易购(杭州地区)配送路径优化
基于蚁群算法的苏宁易购（杭州地区）配送路径优化
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种用于解决组合优化问题的元启发式优化算法。
它模拟了蚂蚁在寻找食物时留下的信息素行为，通过迭代搜索寻找最优解。
在配送路径优化问题中，蚁群算法可以帮助确定最优的送货路径，以最小化总成本和时间。
下面是基于蚁群算法的苏宁易购（杭州地区）配送路径优化的步骤：
1.定义问题：确定优化目标和限制条件。
例如，目标可能是最小化配送成本和时间，而限制条件可以是每辆车的最大载重和最大运行时间。
2.建立图模型：将每个节点表示为一个交叉路口或送货地址，每个路径表示为不同的道路或街道。
3.初始化信息素：在每个路径上初始化信息素水平，以引导蚂蚁的行动。
4.基于启发式规则的状态转移：根据信息素和路径长度，蚂蚁通过概率选择下一个节点进行移动。
5.更新信息素：当所有蚂蚁完成路径选择后，通过适当的规则调整信息素水平，以反映在路径选择时的优劣程度。
6.重复步骤4和5多次：通过重复步骤4、5多次，蚂蚁会越来越集中在最优路径上，而信息素水平也会不断地更新。
7.确定最优路径：最终，根据信息素水平和路径长度，确定最优路径作为优化后的配送路径。
综上所述，基于蚁群算法的配送路径优化可以大大提高苏宁易购（杭州地区）的配送效率和成本效益，为客户提供更好的服务。
基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法
基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法无人机协同任务规划优化是无人机应用领域中的一个重要课题。
为了提高协同任务的效率和减少能耗，研究者们提出了基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法。
本文将讨论该算法的原理、应用场景以及优势。
一、算法原理基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法灵感来源于蚁群行为。
蚁群中的蚂蚁通过释放信息素来与其他蚂蚁进行沟通和协调行动。
这种信息素的释放和感知可以用来解决无人机协同任务规划中的路径问题。
该算法的具体步骤如下：1. 初始化蚁群：随机生成一定数量的蚂蚁，并分配给每个蚂蚁一个起始位置和任务。
2. 更新信息素：根据蚂蚁的路径长度和任务完成情况，更新路径上的信息素数值。
3. 选择下一个位置：根据信息素浓度和启发式函数来选择下一个位置，并更新路径。
4. 判断任务完成：判断蚂蚁是否完成任务，若完成则转移到下一任务，否则转移到下一个位置。
5. 重复步骤2-4，直到所有任务完成。
6. 更新最优路径：根据所有蚂蚁的路径选择，更新全局最优路径。
二、应用场景基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法在以下场景中有广泛的应用：1. 物流配送：多架无人机协同完成快递配送任务，通过算法优化路径规划，提高配送效率。
2. 巡逻监控：多架无人机同时进行巡逻监控，通过算法将监控区域分配给不同无人机，从而提高监控范围和监控效果。
3. 搜索与搜救：多架无人机进行搜救任务，通过算法优化路径规划，提高搜索效率。
三、算法优势基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法相比传统的规划算法具有以下优势：1. 分布式计算：蚂蚁在算法中的分布式搜索过程可以对任务进行并行处理，大大加快计算速度。
2. 自适应性：算法中的信息素更新机制能够自适应任务变化和环境变化，从而提高算法的鲁棒性。
3. 稳健性：算法能够在部分蚂蚁无法完成任务的情况下，仍能寻找到较优解，因此具有更好的稳健性。
4. 省能耗：通过算法优化路径规划，减少无人机的航行距离和航行时间，从而降低能耗。
基于蚁群粒子群算法融合的机器人路径规划
基于蚁群粒子群算法融合的机器人路径规划摘要：针对PSO算法与蚁群算法的优缺点，提出一种融合PSO算法与蚁群算法的混合随机搜索算法。
该算法充分利用PSO算法的快速、全局收敛性和蚁群算法的信息素正反馈机制，达到优势互补。
将该算法用于机器人路径规划问题，计算机仿真实验表明，本方法能满足快速规划机器人路径的要求，可以快速地规划出一条从起始点到目标点的近似最优化路径，效果十分令人满意。
关键词：路径规划粒子群蚁群栅格法引言：机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，如何寻找一条从给定起点到终止点的较优的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物，且所走路径最短。
目前已有的全局路径规划算法有启发式图搜索算法、可视图法、势场法、遗传算法、蚁群算法等，这些方法都具有各自的优点，但均存在着一定的局限性。
基于对已有成果的研究并针对已有算法的不足，提出了一种全新的机器人路径规划方法，首先用栅格法建立机器人运动的环境模型，在此基础上先用粒子群算法得到蚁群算法的初始信息素分布，接着用蚁群算法搜索出一条全局最优路径。
计算机仿真实验表明，本方法能满足快速规划机器人路径的要求，可以快速地规划出一条从起始点到目标点的近似最优化路径，效果十分令人满意。
1. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种新的进化计算方法，首先初始化为一群随机粒子，每个粒子记录它当前的位置和速度，通过迭代找到最优解。
每次迭代中，粒子通过两个极值更新自己，—个是粒子本身迄今找到的迭代初始到当前迭代次数搜索生成的最优解，另—个是整个群体当前的最优解。
粒子的位置和速度更新公式：(1)(2)式中，是均匀分布在(0，1)之间的随机数；为惯性因子；、为学习因子，通常= =2。
2. 问题描述与环境建模对于任意的二维地形，存在着有限个障碍物，这里的任务就是寻找从起点S到终点E的安全避障路径所经过的一系列点的集合，并且要保证路径为最短路径。
其目标函数可表示为：(3)其中：为路径点的坐标信息，为路径点的个数。
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MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优 化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起 始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束 的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面 进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS），文中 改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示，AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE，其中AB，DE，HD，HB 的长度为1，BC，CD 长度为0.5，并且，假设路上信息素浓度为0，且各个蚂蚁行进速度相同，单位时间所走的长度为1，每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时，从A 点，E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1，从A 点出发的蚂蚁走到B 点时，由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同，所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC，这样就有15 只蚂蚁选择走BH，有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点，分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时，选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB，而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素，那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍，这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时，或选择走DC 与DH 时，都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去，最短的路径上走过的蚂蚁较多，留下的信息素也越多，蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时，首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式，然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解，并根据解的优劣更新周围的信息素，这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点： （1）分布式计算：各个蚂蚁独立地构造解，当有蚂蚁个体构造的解较差时，并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性； （2）自组织性：系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁群算法中的各个蚂蚁的决策是根据系统内部信息素的分布进行的。这使得算法具有较强的鲁棒性； （3）正反馈机制与负反馈机制结合：若某部分空间上分布的信息素越多，那么在这个空间上走过的蚂蚁也就越多；走过的蚂蚁越多，在那个空间上留下的信息素也就越多，这就是存在的正反馈机制。但蚁群算法中解的构造是通过计算转移概率实现的，也就是说构造解的时候可以接受退化解，这限制了正反馈机制，可以使得搜索范围扩大，这是蚁群算法中隐含的负反馈机制。 3求解步骤 应用蚁群算法求解机器人路径优化问题的主要步骤如下： （1）输入由0和1组成的矩阵表示机器人需要寻找最优路径的地图的地图，其中0表示此处可以通过的，1表示此处为障碍物。
0246810121416182002468101214161820
上图的表示矩阵为： 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; (2)输入初始的信息素矩阵，选择初始点和终止点并且设置各种参数。在此次计算中， 我们设置所有位置的初始信息素相等。 (3)选择从初始点下一步可以到达的节点，根据每个节点的信息素求出前往每个节点的 概率，并利用轮盘算法选取下一步的初始点。
••otherwisetabuNifjt
t
pktabuNkijij
ijij
kij
k0
其中tij为析取图中弧ji,上的信息素的浓度。ij为与弧ji,相关联的启发式信 息。，分别为tij，ij的权重参数。 （4）更新路径，以及路程长度。 (5) 重复（3）（4）过程，直到蚂蚁到达终点或者无路可走。 （6）重复（3）（4）（5），直到某一代m只蚂蚁迭代结束。 （7）更新信息素矩阵，其中没有到达的蚂蚁不计算在内。 ijijijtt11
jik0jik，不经过，如果蚂蚁，经过，如果蚂蚁tLQtkij
其中为信息素挥发系数。Q为信息量增加强度。tLk为路径长度。 （8）重复（3）-（7），直至n代蚂蚁迭代结束。 4 运行结果（图、表等） 将上述矩阵输入到程序中，画出最短路径的路线，并且输入每一轮迭代的最短路径，查看程序的收敛效果，在程序中设置plotif=1则输出收敛和最短路径图，在程序中设置plotif2=1则输出每一代蚂蚁的路径图。 最终输出的结果如图 0246810121416182002468101214161820 0102030405060708090100051015202530354045收敛曲线（最小路径长度）迭代次数路径长度
5 MATLAB程序 function m_main() G=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau=ones(MM*MM,MM*MM);% Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） Tau=8.*Tau; K=100; % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） M=50; % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） S=1 ; % S 起始点（最短路径的起始点） E=MM*MM; % E 终止点（最短路径的目的点） Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.3 ; % Rho 信息素蒸发系数 Q=1; % Q 信息素增加强度系数 minkl=inf; mink=0; minl=0; D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵