具有负反馈机制的改进的蚁群算法在机器人路径规划中的应用

《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。

蚁群算法在路径规划中的应用陈程;张元良【摘要】随着科技的不断发展,移动机器人的路径规划作为机器人学科的一项重要分支,被学者们进行广泛的研究.蚁群算法是前人观察现实中蚂蚁觅食产生的一种仿生优化算法.大量的实验表明,蚁群算法的搜索能力、正反馈、鲁棒性及易与其他算法结合的优点在路径规划中被广泛应用.但蚁群算法在应用中也存在一些缺陷.首先介绍了目前路径规划的一些主要方法和蚁群算法的基本原理;然后针对蚁群算法在路径规划中存在的缺陷,总结了当前的一些改进措施;最后提出了蚁群算法未来的研究发展方向.【期刊名称】《淮海工学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(024)003【总页数】4页(P25-28)【关键词】移动机器人;路径规划;蚁群算法;改进措施【作者】陈程;张元良【作者单位】淮海工学院机械工程学院,江苏连云港 222005;淮海工学院机械工程学院,江苏连云港 222005【正文语种】中文【中图分类】TP180 引言机器人技术是一个重要的研究领域，而移动机器人路径规划是机器人技术的根本性的研究内容.路径规划的任务就是在具有障碍物的环境中按照一定的要求（时间最短、路程最短等），寻找一条从起点到终点的无碰路径［1］.目前，用于路径规划的方法一般分为传统方法和智能方法.传统方法有可视图法、人工势场法等，智能方法有遗传算法、模糊逻辑、蚁群算法等［2］.可视图法比较呆板，当机器人从不同的起点出发或终点发生变化时，可视图就需要被重新建立，搜索效率低；人工势场法很容易产生局部极小值点，机器人无法走出极小值点，导致算法的停滞；遗传算法在于运行需要大量储存空间，搜索效率低，且存在早熟收敛现象；模糊逻辑算法学习能力不够，对环境适应力差.意大利学者M.Dorigo通过观察现实中蚂蚁觅食的行为，从而提出蚁群算法.蚁群算法最初是应用于求解旅行商（TSP）问题，表现出了良好的求解能力，从而使蚁群算法得到比较好的发展.之后蚁群算法被应用于移动机器人的路径规划中，表现出良好的搜索能力、正反馈特性、分布式计算等等.但是在应用中还存在一些缺陷，比如收敛速度慢、易陷入局部最优解和停滞现象等［3］.所以很多学者对其提出了改进.1 蚁群算法的基本原理现实中蚂蚁是通过路径上一种为信息素的物质去搜索路径的.蚂蚁在行进中会释放与路径长度有关的信息素.后面的蚂蚁会选择信息素量大的路径，这样就形成了一种正反馈机制.蚁群就是根据路径上信息素量的大小来选择路径，这就是蚁群算法的基本原理.首先引入旅行商问题，将蚁群算法应用到其中.旅行商问题就是让m只蚂蚁在给定的n个城市以及每两个城市之间的距离dij来得出一条通过各个城市一次的最短路径.初始时刻各条路径上的信息素量τij＝0（或常数），以及t时刻位于i城市的蚂蚁数量bi（t）.那么在t时刻，蚂蚁k在城市i选择城市j的概率为式中：allowedk为蚂蚁没有走过的城市；τij为i，j两城市路径上的信息素强度；ηij为启发因子，为城市i到城市j的启发程度，一般为两个城市之间距离的倒数. 当一次迭代循环完成后，对各路径按照公式（2）和（3）进行信息素更新.式中：ρ为信息素的挥发系数，ρ∈（0，1）；Δτij为所有经过i，j城市的蚂蚁留下信息素的总量；Δτkij为蚂蚁k在i，j城市路径上留下的信息素量.Δτkij有蚁量系统、蚁密系统、蚁周系统3种更新模式，一般采用蚁周模型，见公式（4）.式中：Q为正常数，表示信息素强度；Lk为第k只蚂蚁完成一次循环走过的路径长度。

随着科学技术的发展，机器人被广泛应用在仓储物流、现代化农业、智能制造工厂、智慧医疗等领域[1]。

而路径规划是移动机器人研究的一个重要分支。

路径规划是指规定移动机器人在具有障碍物的环境中从初始位置出发寻找一条无碰撞，安全到达目标位置最优的一条路径[2]。

这里的最优可以是路径最短、时间最短或者功耗最小。

迄今为止，国内外学者围绕移动机器人路径规划展开了大量研究，比如传统的路径规划方法Dijstra [3]、A*算法[4]等。

随着自动化任务要求的提高，问题规模复杂度不断增加，传统算法难以满足要求，许多学者提出了一系列的仿生智能算法比如遗传算法[5]、粒子群算法[6]、蚁群算法等[7]。

蚁群算法（ACO ）是由意大利学者Maro Dorigo 最早提出基于蚂蚁觅食行为的仿生模拟进化算法。

由于改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究马向华，张谦上海应用技术大学电气与电子工程学院，上海201418摘要：基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优，且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷，提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。

在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵，避免算法前期盲目搜索，提高搜索速度；将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合，进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。

制定信息素更新规则时引入拐点评价函数，提高搜索路径的光滑性，提高机器人安全性和降低能耗；提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量，提高路径规划方法的鲁棒性。

仿真实验表明，在相同的环境下，改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。

关键词：蚁群算法；路径规划；启发函数；拐点评价函数文献标志码：A中图分类号：TP242doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2007-0185Research on Improved Ant Colony Algorithm in Robots Path PlanningMA Xianghua,ZHANG QianSchool of Electrical and Electronic Engineering,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418,ChinaAbstract ：An improved ant colony algorithm for robot path planning is proposed based on the defects of the ant colony algorithm,such as slow convergence speed,easy to get into local optimization,and weak optimization ability in complex environment.An initial favorable pheromone matrix is established on the basis of pre-planned paths to effectively avoid blind search in the early stage of the algorithm to improve the directionality.The improved colony algorithm is fused with A*algorithm to further improve the directionality and convergence speed of algorithm search.The pheromone update rule introduces a turning evaluation function to improve the smoothness of the search path,improve the safety of robots and reduce energy consumption.A rollback strategy is proposed to effectively reduce the number of dead ants and improve the robustness of the algorithm search.Simulation experiments show that in the same environment,the improved ant colony algorithm performs better than other algorithms in search efficiency and convergence speed during the process of robot path planning.Key words ：ant colony algorithm;path planning;heuristic function;inflection point evaluation function基金项目：国家04科技重大专项（2019ZX04026001）；上海市自然科学基金（19ZR1455200）。

蚁群优化算法在路径规划领域的应用研究引言：路径规划是指在给定地图和起始点和目标点的情况下，找到一条最优的路径来使得某种目标得以实现。

在现实生活中，路径规划在交通、物流等领域中有着重要的应用。

为了解决路径规划问题，研究者们提出了许多算法，其中蚁群优化算法是一种基于蚁群行为的启发式算法，广泛应用于路径规划领域。

1.蚁群优化算法的原理和特点蚁群优化算法借鉴了蚂蚁在搜索食物过程中的行为，通过模拟蚂蚁之间的信息交流和合作以及路径上的信息素沉积，寻找到最佳路径。

它具有以下几个特点：1.1.正向的信息素和反向的启发因子蚂蚁在行走过程中会释放信息素，其浓度会随着路径的好坏而不断调整。

同时，蚂蚁也会受到启发因子的影响选择行进方向。

1.2.路径上信息素的更新机制蚁群优化算法通过路径上信息素的不断更新，使得较优的路径上信息素浓度逐渐增加，从而使得其他蚂蚁更有可能选择该路径。

1.3.正反馈和负反馈机制蚁群优化算法中，路径上的信息素浓度会增加蚂蚁选择该路径的概率，这种正反馈机制会加强较优路径的传播。

而负反馈机制会使得信息素挥发，从而避免过度集中在某条路径上。

2.蚁群优化算法在路径规划中的应用由于蚁群优化算法具有自组织、分布式和并行计算等特点，因此在路径规划领域被广泛应用。

2.1.交通路径规划蚁群优化算法在交通路径规划中可以帮助选择最佳路径，优化车辆行驶时间。

通过模拟蚂蚁寻找食物的路径选择过程，可以得到最短路径或最优路径。

2.2.物流配送路径规划物流配送路径规划是指为一系列配送任务找到最佳的路径和行车顺序，使得配送成本最小化。

蚁群优化算法可以在多辆车辆之间分配配送任务，并规划最优的路径，从而提高物流的效率。

2.3.无人机飞行路径规划对于无人机的路径规划来说，由于其自主飞行的特点，蚁群优化算法可以帮助无人机选择最优路径，避免碰撞和提高飞行效率。

3.蚁群优化算法在路径规划中的应用案例以下是几个蚁群优化算法在路径规划中的成功应用案例：3.1.城市交通路径规划城市交通路径规划是一个复杂的问题，蚁群优化算法可以帮助快速找到最优路径，减少城市交通拥堵。

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。

具有负反馈机制的改进的蚁群算法在机器人路径规划中的应用梁娜【摘要】蚁群优化算法是一种可以有效解决机器人路径规划问题的方法,为加快收敛速度,部分学者从正反馈方面做出一些改进,但这些改进方式在复杂环境中依旧容易陷入局部最优解.为解决上述问题,运用栅格法对场景实施建模,并通过蚁群算法找出简单及其复杂条件下的最优路径,之后,设计具有负反馈机制的改进蚁群算法,用于解决机器人规划方面的问题.实验表明,该算法能够通过负反馈有效改善解多样性问题,有利于迅速获取最优解.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2019(035)005【总页数】5页(P123-127)【关键词】负反馈机制;改进蚁群算法;机器人;路径规划【作者】梁娜【作者单位】铜川职业技术学院基础部,铜川727031【正文语种】中文【中图分类】TG40 引言近些年，随着机器人研究的发展，机器人路径规划也获得一定的进步，越来越多的学者提倡通过多种路径规划算法，例如：遗传算法[1]、粒子群优化法[2]等。

但不得不说，路径规划主要目的始终不变，就是找出一条自起点至目标点之间的最优路径，包含用时及其路径最短，避开一系列的障碍物到达至顶点。

蚁群算法作为一种群智能算法，主要用于解决机器人路径规划、集成电路布线等方面的问题。

Dorigo等[3]最早提出利用蚁群算法解决旅行商问题。

Marzband等[4]提出一种以多层蚁群优化为基础的能量管理系统算法，在实时调度过程中对微源的最佳运行加以明确，以达到节省电力生产成本的目的。

孟建东[5]在简要分析计算机网络路由优化方面问题基础上，提出利用蚁群算法解决计算机网络信息传输环境出现的延时抖动、路径消耗大等问题，研究结果表明，所用改进的蚁群算法，有利于避免发生局部最优值的问题。

由于蚁群算法存在在一定概率下陷入局部最优解的不足之处，这种情况难以指导机器人寻找最优的路径，只是获取次优解。

为有效解决这一问题，本研究引入负反馈机制的改进蚁群算法，用于完成机器人路径规划，仿真结果证实，所使用的改进蚁群算法在复杂问题下获取最短距离，平均距离及最优路径成功率均优于传统算法性能。

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用摘要：本文针对蚁群算法在构造解的过程中,收敛速度慢且容易陷入局部最优,提出了在蚁群搜索路径过程中,自适应调整α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的值.通过建立α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的互锁关系,使其达到一种平衡或近似平衡,从而扩大蚁群算法的搜索空间,使蚁群算法跳离局部最优.其次利用栅格法,进行静态已知环境建模,将改进的蚁群算法应用到机器人的路径规划,并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.关键词: 改进蚁群算法,移动机器人,路径规划,栅格法中图分类号：TP 文献标识码：A1 引言路径规划是移动机器人领域中一个重要的研究方向，它是指机器人按照某一性能指标(如行走路线最短，行走时间最短等)在具有障碍物的环境下寻找一条从起始点到目标点无碰撞的最优路径[1], 蚁群搜索食物的过程与机器人路径规划有着惊人的相似，都是寻找一条从起始点到终点的避障的最优路径，所以将蚁群算法运用到机器人路径规划是合理的。

假设信息素挥发因子的初始值，则当蚁群算法求得的最优值在N次循环内没有明显改进时，按照下式作自适应调整：(1)式中为的最小值，可以防止过小降低算法的收敛速度。

本文针对传统蚁群算法在寻优过程中易出现停滞和陷入局部最优的缺陷，提出了一种在蚁群搜索路径过程中自适应调整α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的值使其达到一种平衡或近似平衡的改进策略，将其运用到移动机器人的路径规划并进行仿真(利用栅格法进行建模)，验证了改进方法的可行性和有效性。

2 基本蚁群算法的数学模型蚂蚁k(k=1，2,…，m)在运动过程中，根据各条路径上的信息量决定其转移方向。

用禁忌表tabuk(k=1，2，…，m)来记录k当前所走过的城市，蚂蚁根据各条路径上的信息量及路径的启发信息来计算状态转移概率。

表示t时刻蚂蚁k由城市i转移到城市j的状态转移概率[2]： (3)式中，表示t时刻在路径(i,j)上的信息素量;allowedk ={C—tabuk}表示蚂蚁k下一步允许选择的城市;α为信息启发因子(α反映信息素积累量在指导蚁群搜索中的相对重要)，β为期望启发式因子(β反映了下个目标点的距离在指导蚁群搜索过程中的相对重要)其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则; 为启发函数，其表达式如下：(4)式中，dij 表示相邻两个城市之间的距离。

蚁群算法在无人机路径规划中的应用蚁群算法在无人机路径规划中的应用随着无人机技术的不断发展，无人机的应用领域也越来越广泛。

其中，无人机路径规划是无人机系统中的关键问题之一。

无人机路径规划的目标是找到一条最优路径，使得无人机在完成任务的同时，能够最大限度地节省能源，并保证安全性和稳定性。

而蚁群算法正是一种可以用来解决这一问题的有效方法。

蚁群算法是一种模拟蚁群寻找食物的行为而发展起来的一种群体智能算法。

它的基本思想是通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息交流和合作行为，来寻找问题的最优解。

在蚁群算法中，每只蚂蚁都有一个局部最优解，并通过信息素的释放和感知来进行信息交流，最终形成整个蚁群的全局最优解。

在无人机路径规划中，蚁群算法可以被应用于多种不同的场景。

首先，蚁群算法可以用于无人机的路径选择。

在无人机任务区域复杂的情况下，蚁群算法可以帮助无人机选择一条经过中心区域的路径，以便无人机能够更好地感知周围环境，提高任务完成的准确性。

其次，蚁群算法可以用于无人机的资源分配。

无人机在执行任务时，需要综合考虑多个因素，如飞行时间、能耗和通信质量等。

蚁群算法可以帮助无人机在资源分配中找到一个平衡点，以达到最优的综合效果。

此外，蚁群算法还可以用于无人机的路径优化。

通常情况下，无人机在执行任务时需要经过多个路径点，而每个路径点之间的距离和时间都是不同的。

蚁群算法可以帮助无人机找到一条最优路径，使得无人机的总体飞行距离和时间最小，从而提高整体效率。

综上所述，蚁群算法在无人机路径规划中具有广泛的应用潜力。

通过模拟蚂蚁的寻食行为和信息交流，蚁群算法能够帮助无人机找到最优路径，提高任务的效率和准确性。

随着无人机技术的不断发展和蚁群算法的进一步优化，相信蚁群算法在无人机路径规划中的应用会越来越广泛，并为无人机系统的发展带来更多的创新和突破。