【摘 要】
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针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题，提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境，对初始信息素进行非均匀分布，使路径搜索更倾向于起点和目标点连线附近；把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数，同时引入动态调节因子，实现启发函数前期引导性强，后期加强信息素引导目的；引入伪随机转移策略，减少路径选择的盲目性，加快找到最短路径
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针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题，提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境，对初始信息素进行非均匀分布，使路径搜索更倾向于起点和目标点连线附近；把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数，同时引入动态调节因子，实现启发函数前期引导性强，后期加强信息素引导目的；引入伪随机转移策略，减少路径选择的盲目性，加快找到最短路径；动态调整挥发系数，使得前期挥发系数大，后期较小，避免算法陷入早熟；在最优解的基础上，引入B样条曲线平滑
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