基于改進蟻群算法的多智能體路徑規劃研究

摘要：為提高路徑規劃效率，避免蟻群算法輸出非最優路徑，構建一種多智能體路徑規劃模型。使用柵格法建立智能體環境感知模型，改進蟻群算法中局部和全局信息素更新規則，通過調節轉彎次數和信息素濃度約束螞蟻行進。令算法能智能地放大或減少路徑中信息素濃度。當迭代次數達到設置的最大迭代次數時，輸出值即為最優路徑規劃結果。經實驗證明，改進算法獲得的規劃路徑較短，迭代收斂速度較快。

關鍵詞：改進蟻群算法；多智能體；柵格法；環境感知；信息素更新

中圖分類號：TP39 文獻標志碼：A

0 引言

智能體即承載智能算法的計算機終端設備，多智能體是多個智能體協同規劃對信息、資源和任務進行分布式管理和處理。多智能體路徑規劃的目的是令無需人工控制的自主移動終端設備依靠算法感知環境，在規避障礙物的基礎上，從起點移動到終點的過程。如何在路徑最短、耗時最小、能量耗費最少的約束下實現線路規劃是通常考慮的問題。

周琪等提出使用信息素增強粒子群得到的最優路徑，避免蟻群算法在初始階段陷入死鎖中，利用路徑正負反饋對不同路徑的信息素濃度進行加重或加速揮發，實現最優路徑規劃。邱誠等通過網格化令智能體感知周邊環境，并動態調節最優解和次級最優解間交疊格子的信息素濃度，強化空間時空屬性重要度，完成路徑規劃。劉師良等通過斥力改進和虛擬力點設置改進人工勢場算法的U形障礙物避免能力，并通過改進勢場優化蟻群算法的啟發函數、信息素更新和狀態轉移函數，以調節信息素的自適應更新，從而平衡算法的收斂速度與全局搜索能力。……