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针对传统蚁群算法收敛较慢的问题，提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型；借鉴狼群分配原则对信息素进行更新；在缩小搜索区域，提高搜索效率的过程中，引入了启发式概率公式和启发函数；通过参数自适应调整策略，进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比，结果表明，改进后蚁群算法的全局优化性能较好，具有一定的有效性和可行性。