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针对传统蚁群算法在构造解的过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优问题，提出了一种改进蚁群算法。在蚁群搜索路径过程中，通过建立信息素启发式因子α和期望启发式因子β的互锁关系，动态自适应调整α和β；结合车辆运输调度问题，对距离启发式因子ηij（t）进行重新定义，引入不同客户间的“偏好力”，提高算法的搜索效率及实用性。将改进蚁群算法分别应用到机器人路径规划及车辆调度问题并进行仿真，取得了较好实验效果，验证了该方法的可行性和有效性。