【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及路徑規劃，具體涉及基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法。
技術介紹
1、路徑規劃問題一直是智能交通系統、機器人導航、無人機飛行等多個領域中的一個基本且重要的問題。傳統的路徑規劃算法，如dijkstra算法、a*算法等，雖然在某些特定場景下能夠取得較好的效果，但在面對復雜多變的環境和大規模數據時，往往存在計算量大、收斂速度慢、易陷入局部最優解等問題。
2、蟻群算法(ant?colony?optimization,aco)作為一種模擬自然界中螞蟻覓食行為的優化算法，因其良好的全局優化能力、本質上的并行性和易于用計算機實現等優點，已被廣泛應用于路徑規劃領域。在蟻群算法中，螞蟻在尋找食物的過程中會在其經過的路徑上釋放一種稱為“信息素”的化學物質，其他螞蟻能夠感知到這些信息素，并傾向于沿著信息素濃度較高的路徑移動。這種正反饋機制使得螞蟻最終能夠找到從巢穴到食物源的最短路徑。
3、然而，傳統的蟻群算法在路徑規劃中也存在一些明顯的不足。首先，由于信息素揮發因子的固定性，導致算法在搜索過程中容易出現搜索停滯和早熟收斂的現象，即算法在找到一條相對較好的路徑后就很難再跳出該路徑進行全局搜索，從而限制了算法的搜索能力和解的多樣性。其次，傳統的蟻群算法在選擇下一個移動方向時，主要依賴于當前位置的信息素濃度和啟發函數，而啟發函數往往只考慮了接下來要走的兩個節點間的距離，導致螞蟻在移動過程中缺乏明確的目標性，增加了搜索的盲目性和耗時。
4、為了解決這些問題，研究者們提出了多種改進的蟻群算法。例如，通過引入方向夾
5、因此，本文提出了一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，旨在克服傳統蟻群算法在路徑規劃中的不足，提高算法的收斂速度和全局搜索能力。
技術實現思路
1、本專利技術提出一種改進的蟻群算法來解決路徑規劃問題。通過非均勻初始化信息素濃度、將待選節點到目標節點的距離加入到啟發函數中再結合增強的方向引導機制以及多樣化的選擇轉移策略，力求增強算法全局搜索和跳出局部最優的能力。
2、為了解決現有挑戰，本專利技術通過以下技術方案實現：
3、一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，包括步驟如下：
4、步驟1：定義參數。確定螞蟻數量、信息素揮發系數p、信息素重要因子α、距離啟發因子β、選擇轉移策略因子q、最大迭代次數i、起點和終點位置坐標,信息素總量q等關鍵參數。
5、步驟2、初始化。生成一個包含多只虛擬螞蟻的群體，并全部放置在起點處。非均勻初始化各個位置的信息素濃度，具體就是根據各個位置到起始點和目標點的歐氏距離之和來初始化各個位置的信息素濃度，該歐氏距離之和越小則信息素濃度越高，反之信息素濃度則越低。初始化禁忌表，用于記錄每只螞蟻已訪問過的節點，防止重復訪問。
6、步驟3、路徑選擇。以起始節點為原點建立坐標軸，箭頭方向為起始節點到目標節點的方向，所有節點的下一個可選節點都應該遵循箭頭的方向，即每一節點的下一個待選節點最多只有三個，障礙物節點不可訪問，并將這三個方向的可選節點加入到鄰居集合中。每只螞蟻在某個位置上根據當前節點到待選節點間的信息素濃度和當前節點到下一節點以及下一節點到目標節點的距離和的倒數來選擇下一個要訪問的節點，選擇規則基于信息素濃度和距離啟發信息。在算法前期使用輪盤賭法和向概率最大的方向確定性轉移相結合的策略，當0到1之間的隨機數q0大于選擇轉移策略因子q時使用輪盤賭策略，反之則使用向概率最大的方向確定性轉移的策略。在算法的中后期，使用錦標賽法和輪盤賭法相結合的策略，當隨機數q0大于選擇轉移策略因子q時使用輪盤賭策略，反之則選擇錦標賽策略。
7、步驟4、路徑更新和信息素沉積。每次螞蟻遍歷完整條路徑后，需要進行路徑的更新。更新路徑信息素時，需要考慮當前路徑的效果，并對其進行評估。成功到達目標節點的螞蟻所經過的路徑上的信息素增加，增加的量與路徑長度呈逆相關，即路徑越短，增加的信息素越多，所有路徑上的信息素都會隨時間而逐漸揮發，模擬信息素隨時間自然揮發的過程。
8、步驟5、判斷算法是否到達最大迭代次數或滿足算法終止條件，若是，則算法輸出找到的最優路徑，算法結束，反之，則再次執行以上步驟。
9、與現有技術相比，本專利技術具有如下特點：
10、1、傳統的蟻群算法在初始化時給所有的路徑都賦予相同的信息素濃度，導致在算法早期螞蟻在移動過程中缺乏明確的目標性，增加了搜索的盲目性和耗時。本專利技術在初始化時根據各個位置到起始節點和目標節點的距離來非均勻地初始化各個位置的信息素濃度，加快算法收斂速度和尋優能力。
11、2、本專利技術中螞蟻的可移動位置不再是傳統算法中的八個方向，而是以起始節點為原點建立坐標軸，箭頭方向為起始節點到目標節點的方向，所有節點的下一個可選節點都應該遵循箭頭的方向，即每一節點的下一個待選節點最多只有三個。這樣可以減低算法的計算量，增強算法的方向引導，減少冗余搜索，加快算法的收斂速度。
12、3、本專利技術采用多種轉移策略相結合，在算法前期采用輪盤賭法隨機轉移和向概率最大的方向確定性轉移相結合的策略，可以加快算法的收斂速度，增強算法的尋優能力。而在算法的中后期采用錦標賽法和輪盤賭法相結合的策略可以增大搜索范圍，幫助算法跳出局部最優。
13、4、將待選節點到目標點的距離加入到方向啟發信息中，提高了路徑搜索的目的性和效率。
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1.一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟2中非均勻初始化各個位置的信息素濃度，具體如下所示：
3.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟3中具體的選擇概率的計算方法，如下式所示：
4.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟3中向概率最大的方向確定性轉移的策略，具體如下所示
5.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟4中信息素的更新和揮發過程，具體如下式所示：
【技術特征摘要】
1.一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟2中非均勻初始化各個位置的信息素濃度，具體如下所示：
3.根據權利要求1所述的一種基于改進的蟻群算法的路徑規劃方法，步驟3中具體的選擇...
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