基于混沌蚁群算法的机器人路径规划.rar

简介：
本研究结合混沌理论与蚁群算法，提出了一种创新的机器人路径规划方法。通过模拟自然界中蚂蚁觅食的行为并引入混沌特性来优化搜索过程，有效提高了机器人在复杂环境中的路径规划效率和适应性。该方法尤其适用于解决动态变化的路径选择问题。 为解决机器人路径规划中传统蚁群算法存在的收敛速度慢及容易陷入局部最优解的问题，本段落提出了一种改进的蚁群优化（ACO）算法应用于移动机器人的路径规划。通过栅格法构建环境模型，并结合人工势场方法生成启发信息素矩阵，以此减少蚂蚁在搜索初期阶段的盲目性；同时引入激励函数以降低搜索过程中的死锁现象；并且对信息素更新机制进行了改进，从而提升了优秀个体在整个路径规划过程中所起的作用。仿真结果表明：经过优化后的蚁群算法提高了机器人路径规划的速度，并且表现出更强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词包括：蚁群优化（ACO）算法、人工势场、路径规划和机器人。