基于蚁群算法的二维路径规划（含MATLAB代码）

简介：
本研究提出了一种利用蚁群优化算法解决二维空间中路径规划问题的方法，并提供了详细的MATLAB实现代码。通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素沉积与消散过程，该方法能够有效地寻找从起点到终点的最优路径。研究不仅验证了算法的有效性，还探讨了不同参数设置对寻路性能的影响，为机器人导航和自动驾驶等领域提供了一种新的解决方案思路和技术支持。 近年来，学者们对自然界中的生物群体智能进行了广泛的研究，并通过模拟简单生物体的群体行为提出了群智能算法。其中，蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是最主要的两种方法。 ACO 是一种基于自然界的仿生进化算法，由意大利学者 M. Dorigo、V. Maniezzo 和 A. Colorni 在20世纪90年代初期提出。该算法模拟了蚂蚁集体寻找食物路径的行为，并且能够根据环境的变化找到最短路径并进行适应性搜索。 具体来说，在觅食过程中，蚂蚁会释放一种称为信息素的化学物质，这种物质随着时间推移逐渐挥发。后来的蚂蚁选择某条路径的概率与当时这条路径上的信息素浓度成正比。通过这种方式，蚁群能够有效地找到从巢穴到食物源的最佳路线，并且在环境变化时也能迅速调整寻找新的最短路径。