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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。
多种仿生优化算法的特点（1）蚁群算法蚁群算法利用信息正反馈机制，在一定程度上可以加快算法的求解性能，同时算法通过个体之间不断的进行信息交流，有利于朝着更优解的方向进行。
尽管单个蚁群个体容易陷入局部最优，但通过多个蚁群之间信息的共享，能帮助蚁群在解空间中进行探索，从而避免陷入局部最优。
基本蚁群算法搜索时间长，而且容易出现停滞。
由于蚁群算法在求解的过程中，每只蚂蚁在选择下一步移动的方向时，需要计算当前可选方向集合的转移概率，特别是当求解问题的规模较大时，这种缺陷表现得更为明显。
同时，由于正反馈机制的影响，使得蚁群容易集中选择几条信息素浓度较高的路径，而忽略其他路径，使算法陷入局部最优解。
其次，算法的收敛性能对初始化参数的设置比较敏感。
（2）遗传算法遗传算法以决策变量的编码作为运算对象，借鉴了生物学中染色体和基因等概念，通过模拟自然界中生物的遗传和进化等机理，应用遗传操作求解无数值概念或很难有数值概念的优化问题。
遗传算法是基于个体适应度来进行概率选择操作的，从而是搜索过程表现出较大的灵活性。
遗传算法中的个体重要技术采用交叉算子，而交叉算子是遗传算法所强调的关键技术，它是遗传算法产生新个体的主要方法，也是遗传算法区别于其它仿生优化算法的一个主要不同之处。
遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化，而不针对参数本身进行，从而保证算法不受函数约束条件的限制。
搜索过程从问题解的一个集合开始，而不是单个个体，具有隐含并行搜索特性，大大减少算法陷入局部最优解最小的可能性。
遗传算法的主要缺点是对于结构复杂的组合优化问题，搜索空间大，搜索时间比较长，往往会出现早熟收敛的情况。
对初始种群很敏感，初始种群的选择常常直接影响解的质量和算法效率。
（3）微粒子群算法微粒子群算法是一种原型相当简单的启发式算法、与其他仿生优化算法相比，算法原理简单、参数较少、容易实现。
其次微粒子群算法对种群大小不十分敏感，即使种群数目下降其性能也不会受到太大的影响。
车辆路径优化及算法综述袁建清（黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部，黑龙江哈尔滨１５００８６）摘要：阐述了ＶＲＰ的主要求解算法，在参阅大量文献基础之上以禁忌搜索算法、遗传算法、蚂蚁算法三种主要的算法为划分总结了ＶＲＰ的研究现状以及三种算法的改良与应用情况，最后对车辆调度问题进行了展望，提出了进一步发展动向。
关键词：车辆路径问题；ＶＲＰ；算法中图分类号：ＴＰ３１２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－７８００（２０１１）０７－００６０－０２作者简介：袁建清（１９７９－），女，黑龙江穆棱人，硕士，黑龙江东方学院讲师，研究方向为信息管理。
０引言车辆路径问题（ＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，ＶＲＰ）是指在客户需求和位置已知的情况下，确定车辆在各个客户间的行驶路线，使得运输路线最短或运输成本最低。
对运输车辆进行优化调度，通过选择车辆的最佳运输路径，合理安排车辆调度顺序，可以有效减少车辆的空驶率和行驶距离。
它是物流系统优化环节中关键的一环。
已经典型应用到牛奶配送、报纸和快件投递、垃圾车的线路优化及连锁商店的送货线路优化等众多社会领域，而且在工业管理、物流管理、交通运输、通讯、电力、计算机设计等领域都有广泛的应用。
１ＶＲＰ求解算法ＶＲＰ是一个ＮＰ难问题，因此根据各具体类型问题的特点应用启发式算法算法求解已经成为研究的主流。
其中传统启发式算法主要有节约算法、插入算法、二阶段算法法等；现代启发式算法主要有禁忌搜索算法（ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ，ＴＳ）、遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）、模拟退火算法（ＳｉｍｕｌａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇ，ＳＡ）、蚂蚁算法（ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）等。
近年来应用最多的是禁忌搜索算法、遗传算法、蚂蚁算法以及它们之间或它们与传统启发式算法之间的结合形成的混合算法。
（１）禁忌搜索算法（ＴＳ）：是一种全局优化搜索算法，通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。
遗传算法和蚁群算法融合在人脸识别中的应用摘要：利用遗传算法快速全局搜索能力和蚁群聚类算法正反馈机制及分布式并行计算能力，融合后用于图像中人脸检测，经过在orl库上进行实验，证明此方法效果良好。
关键词：人脸检测；遗传算法；蚁群算法中图分类号：tp183 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 概述人脸识别是生物特性鉴别技术的一个重要方向，它涉及图像处理，模式识别，计算机视觉等多个研究领域，具有十分广泛的应用前景，多年来一直是一个研究热点。
国内外关于人脸检测和人脸跟踪的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现，文献[1-2]描述了近年来人脸识别的主要方法和进展。
通过模拟自然生态系统机制以求解复杂优化问题的仿生优化算法相继出现（如遗传算法、蚁群算法、微粒群算法、人工免疫算法等），一些仿生优化算法已在经典np问题的求解和实际应用中显示出了强大的生命力和发展潜力。
遗传算法[3]是最初由美国michigan大学的j.holland教授于1975年首先提出来的，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，该算法的主要优势在于：a、具有领域无关的群体性全局搜索能力；b、使用评价函数启发搜索过程；c、使用概率机制迭代；d、扩展性强。
缺点是：搜索过程不能有效利用系统的反馈信息，往往做大量的冗余迭代，向最优解收敛时速度减慢，使得求解效率低下。
蚁群算法是m.dorigo[4]模仿真实蚂蚁的行为而提出的，用概率算法的方法在图中找出最佳的路径。
该算法在许多组合优化问题上具有优势，表现在：a、具有正反馈机制，通过信息素的不断更新高效收敛到最优解；b、强鲁棒性，随机优化；c、分布式优化有利于并行计算；d、自适应性使其在全局优化时既可求解单目标优化问题，也可求解多目标优化问题。
其缺点是：初始信息素缺乏，初期为积累信息素所用搜索时间较长。
2 遗传-蚁群（ga-ca）算法的基本原理和设计思想利用遗传算法“生成+检测”的能力进行快速全局搜索，在一定程度上解决信息反馈系统使用的不足造成的大量的冗余迭代，解决效率下降问题。
优化算法、智能算法、智能控制技术的特点和应用在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上，智能控制技术逐步发展。
随着信息技术的进步新方法和新技术进入工程化、产品化阶段。
这对自动控制理论技术提出了新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用。
下面介绍了优化算法、智能算法、智能控制技术的特点及应用。
优化算法特点及应用什么是优化？就是从各种方案中选取一个最好的。
从数学角度看，优化理论就是研究如何在状态空间中寻找到全局最优点。
优化算法通常用来处理问题最优解的求解，这个问题有多个变量共同决定的优化算法的一个特点往往给出的是一个局部最优解，不是绝对的最优解，或者说全局最优解。
一种优化算法是否有用很大程度取决问题本身，如果问题本身就是比较无序的，或许随机搜索是最有效的。
常用有3种优化算法:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
遗传算法是一种基于模拟遗传机制和进化论的并行随机搜索优化算法。
遗传算法在控制领域中，已被用于研究离散时问最优控制、方程的求解和控制系统的鲁棒稳定问题等。
遗传算法用来训练神经网络权值，对控制规则和隶属度函数进行优化，也可用来优化网络结构。
蚁群算法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。
蚁群算法小仅能够智能搜索、全局优化，而具有鲁棒性、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点。
等人将蚁群算法先后应用于旅行商问题、资源二次分配问题等经典优化问题，得到了较好的效果。
在动态环境下，蚁群算法也表现出高度的灵活性和健壮性，如在集成电路布线设计、电信路山控制、交通建模及规划、电力系统优化及故障分析等方面都被认为是目前较好的算法之一。
智能算法的特点及应用智能计算也有人称之为“软计算”。
是人们受生物界的启迪，根据其原理，模仿求解的算法。
智能计算的思想：利用仿生原理进行设计(包括设计算法)。
常用的智能算法：1）人工神经网络算法、2）遗传算法、3)模拟退火算法、4）群集智能算法。
其应用领域有：神经元和局部电路建模系统神经生物学和神经建模、进化计算、模式识别、信息检索、生物信息学、语音、图像处理、自然语言理解智能控制技术的特点和应用在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上，智能控制技术逐步发展。
求最值的16种方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要求最值的问题，比如找出最大的数值、最小的数值或者最优的解决方案。
有些时候，在求最值的过程中，我们可以通过简单的比较得出结果，但有时候需要一些专门的方法和技巧来解决问题。
本文将介绍16种常见的求最值的方法，希望对大家有所帮助。
一、直接比较法直接比较法是最简单的一种求最值的方法，即通过逐一比较每个元素，找出最大值或最小值。
这种方法适用于小规模的数据和简单的比较需求，代码实现简单易懂，但效率较低。
二、排序法排序法是一种常见的求最值方法，通过对数据进行排序，可以很容易地找到最大值或最小值。
排序的复杂度通常为O(nlog(n))，适用于中等规模的数据。
三、遍历法四、分治法分治法是一种高效的求最值方法，将数据集分成若干个子问题，递归地求解子问题，最后合并得到最值。
这种方法通常用于大规模数据的求解，具有较高的效率。
五、动态规划法动态规划法是一种求解优化问题的经典方法，通过定义状态转移方程和递推关系，逐步求解问题的最优解。
这种方法适用于复杂的问题，如背包问题、最长公共子序列等。
六、贪心算法贪心算法是一种求最值的常用方法，通过每一步选择局部最优解，并最终达到全局最优解。
这种方法通常适用于局部最优解能直接推导到全局最优解的场景。
七、分支界限法分支界限法是一种搜索最优解的方法，通过逐步扩展搜索树，剪枝不满足条件的分支，从而快速找到最值。
这种方法适用于带约束条件的最优解问题。
动态规划法是一种通过子问题的解来求解原问题的方法，通常适用于规模较小且具有重叠子问题的情况。
九、蒙特卡罗法蒙特卡罗法是一种通过大量的随机模拟来求解问题的方法，通过估计解的概率分布来找出最值。
十、模拟退火法模拟退火法是一种基于物理学原理的求解最优解的方法，通过模拟金属退火过程，寻找全局最优解。
十一、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的求解方法，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解的质量。
