【摘 要】
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针对基本蚁群算法在规划自动导引车（automated guided vehicle, AGV）路径时易出现的耗时长、搜索效率低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等不足，文章提出一种优化蚁群算法。首先利用辅助蚁群的方向优势，帮助主蚁群初始化信息素，使路径搜索更具有针对性，提高路径搜索效率；其次加入伪随机状态转移策略，增加路径选择的多样性，防止算法过早收敛；接着使用蚁群的当前最优解、主蚁群一代蚁群中的最优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61673155）；
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针对基本蚁群算法在规划自动导引车（automated guided vehicle, AGV）路径时易出现的耗时长、搜索效率低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等不足，文章提出一种优化蚁群算法。首先利用辅助蚁群的方向优势，帮助主蚁群初始化信息素，使路径搜索更具有针对性，提高路径搜索效率；其次加入伪随机状态转移策略，增加路径选择的多样性，防止算法过早收敛；接着使用蚁群的当前最优解、主蚁群一代蚁群中的最优解、最差解进行全局信息素更新，并引入最大最小蚂蚁系统对路径上的信息素进行限制；最后对栅格环境中的凹形障碍物进行处理，提高搜索质量。仿真实验表明，优化蚁群算法相较于其他蚁群算法，收敛速度更快、搜索能力更优。
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强化未成年人检察社会支持体系研究和建设，既是适应未成年人司法规律的客观需要，也是落实新时代未成年人检察工作保护未成年人特殊重要责任和职责、促进社会治理体系和治理能力现代化的现实需要。构建未成年人检察（简称“未检”）社会支持体系应加强基础研究，为“未检”社会支持体系建设提供基础支撑；明确“未检”社会支持内容，提高“未检”社会支持体系建设的精准性；整合资源，搭建以民政部门为中心的资源整合平台；完善“未
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