赵 峰，杨春曦，陈 飞，黄凌云，谈 诚

(1.昆明理工大学 化学工程学院, 昆明 650500; 2.昆明理工大学 国土资源工程学院, 昆明 650093)

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

赵 峰1，杨春曦1，陈 飞1，黄凌云2，谈 诚2

(1.昆明理工大学 化学工程学院, 昆明 650500; 2.昆明理工大学 国土资源工程学院, 昆明 650093)

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性，提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略，进行最优局部目标点的获取，然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径，再重复循环获取新的最优局部目标点，直到找到全局目标点；与此同时，将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障，仿真结果表明：提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时，能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。

蚁群算法；局部信息；局部目标点；动态路径规划

0 引言

路径规划是移动机器人研究领域的一个重要分支[1-3]，它研究的宗旨就是在有障碍物的路径中，在能够有效避免障碍物的前提下，寻找一条从给定起始点到给定终止点的最优的路径。其中最优指标既可以是距离最短，又可以是时间最短，还可以是带有权值的二者的结合，而障碍物可以分为静态障碍物和动态障碍物。因此，开展对该领域的研究对于科学实验、救援抢险、防爆、排雷等工程实施均具有重要意义[4].由于最优路径问题计算复杂度高，使得传统算法在面对规模较大、实时性较强的问题时，搜索效率较差[5]。……