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傳統螞蟻算法存在路徑點轉移方向未能快速確保為收斂方向，所有路徑點同時轉移容易導致各點配合不好而使總距離產生振蕩的缺陷。根據螞蟻嗅覺引導行為的原理，使螞蟻路徑點位置轉移方向在迭代計算中能保證為收斂方向，減少概率選擇公式的求和項數，加快了收斂速度；對迭代算法進行改進，按需要轉移的迫切程度來選擇路徑點，避免了總距離出現振蕩。
關鍵詞： 移動機器人；路徑規劃；螞蟻算法
螞蟻算法[1]近年在許多領域得到應用并獲成果，在移動機器人全局路徑規劃研究上也有應用[2]。作為通用型隨機優化方法，螞蟻算法較遺傳算法﹑模擬退火算法有較好的適應性，較可視圖法有較高的效率，在克服局部極小解方面要好于人工勢場法。
但是，傳統的螞蟻算法也存在缺陷。如，路徑點轉移方向未能快速確保為收斂方向；所有路徑點同時轉移容易導致各點配合不好而使總距離長度產生振蕩。
本文根據螞蟻嗅覺引導行為原理，使路徑點位置轉移方向確保為收斂方向，減少迭代計算中概率選擇公式的運算量；在每次迭代過程中不遍歷修改全體螞蟻的位置，僅調整最迫切需要轉移的螞蟻個體，從而避免總距離長度出現振蕩；對改進后的算法進行了計算機仿真，結果表明，新算法達到預期目標。
關鍵詞： 移動機器人；路徑規劃；螞蟻算法
螞蟻算法[1]近年在許多領域得到應用并獲成果，在移動機器人全局路徑規劃研究上也有應用[2]。作為通用型隨機優化方法，螞蟻算法較遺傳算法﹑模擬退火算法有較好的適應性，較可視圖法有較高的效率，在克服局部極小解方面要好于人工勢場法。
但是，傳統的螞蟻算法也存在缺陷。如，路徑點轉移方向未能快速確保為收斂方向；所有路徑點同時轉移容易導致各點配合不好而使總距離長度產生振蕩。
本文根據螞蟻嗅覺引導行為原理，使路徑點位置轉移方向確保為收斂方向，減少迭代計算中概率選擇公式的運算量；在每次迭代過程中不遍歷修改全體螞蟻的位置，僅調整最迫切需要轉移的螞蟻個體，從而避免總距離長度出現振蕩；對改進后的算法進行了計算機仿真，結果表明，新算法達到預期目標。
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