廖 铮，杨奇燊，林生杰，郑晓云，王治坤

（北京理工大学珠海学院，广东 珠海519000）

蚁群算法是一种元启发式的智能搜索算法，与另外的一些模拟式的进化型算法一样，具有智能的特性。蚁群算法自被意大利学者DORⅠGO[1]于1996年提出，引起了许多研究者的关注。蚁群算法最初是被应用于商旅行问题，取得的效果尚好，但是因为其具有易收敛的缺点，仍需改进。随着蚁群算法的发展和改进，因蚁群算法具有易与其他优化算法结合的优点，蚁群算法逐渐被应用于多个领域。本文首先从蚁群算法原理出发，再从蚁群算法在机器人中的应用及其发展趋势进行描述。

1 原始蚁群算法的基本原理

算法最初期的应用在TSP类型的问题时，主要由初始、信息素更新2部分组成。以简单的两点间的距离问题为例，分别取A、B两点。蚁群路径图如图1所示。

图1 蚁群路径图

第一步，在初始时，从A点到B点的3条路径上并没有任何信息素物质影响蚂蚁的路径方向，所以初始时蚂蚁路过3条路径的概率是相同的，3条路径路过的蚂蚁初始时是一样的。第二步，蚂蚁在不断经过3条道路的过程中，会散发出一种能够吸引其他蚂蚁的物质——信息素，可以吸引其他蚂蚁过来，不断集中走这一条路。第三步，在初始时，假设蚂蚁每分钟经过的路程相同。由于2是3条道路上路程最短的，则在相同的时间内，蚂蚁路过2路上的数量是最多的，并且因为数量最多，所以可以散发更多的信息素，可以吸引更多的蚂蚁走2路上，因此，2路上的信息素变得越来越浓密。……