【路径规划】改进的蚁群算法无人机栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 14857期】

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⛄一、蚁群算法和改进的蚁群算法机器人栅格地图路径规划

1 蚁群算法在栅格地图路径规划中的应用

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法。蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素浓度选择路径，最终形成最短路径。在机器人栅格地图路径规划中，蚁群算法通过模拟蚂蚁在栅格环境中的移动，寻找从起点到终点的最优路径。

栅格地图将环境划分为均匀的网格，每个网格代表一个可通行或障碍区域。蚂蚁在栅格中移动时，根据信息素浓度和启发式信息选择下一个网格，逐步构建完整路径。

2 传统蚁群算法的实现步骤

初始化信息素矩阵和启发式信息矩阵。信息素矩阵记录每个栅格的信息素浓度，启发式信息矩阵通常基于栅格到终点的欧几里得距离或曼哈顿距离。

蚂蚁从起点出发，根据转移概率选择下一个栅格。转移概率公式为：
[
P_{ij} = \frac{[\tau_{ij}]^\alpha \cdot [\eta_{ij}]^\beta}{\sum_{k \in \text{allowed}} [\tau_{ik}]^\alpha \cdot [\eta_{ik}]^\beta}
]
其中，(\tau_{ij})是栅格(i)到栅格(j)的信息素浓度，(\eta_{ij})是启发式信息，通常取距离的倒数，(\alpha)和(\beta)是控制信息素和启发式信息权重的参数。

蚂蚁完成路径后，根据路径长度更新信息素。信息素更新公式为：
[
\tau_{ij} = (1 - \rho) \cdot \tau_{ij} + \sum_{k=1}^{m} \Delta \tau_{ij}^k
]
其中，(\rho)是信息素挥发系数，(\Delta \tau_{ij}^k)是第(k)只蚂蚁在路径上释放的信息素增量，通常与路径长度成反比。

3 改进的蚁群算法

传统蚁群算法容易陷入局部最优且收敛速度慢。改进方法包括动态调整参数、引入启发式信息优化、结合其他算法等。

动态信息素挥发系数
自适应调整信息素挥发系数(\rho)，初期设置较大的(\rho)值以增强探索能力，后期减小(\rho)值以提高收敛速度。

启发式信息优化
引入更复杂的启发式信息，如考虑障碍物密度或路径平滑度。启发式信息公式改进为：
[
\eta_{ij} = \frac{1}{d_{ij} + \epsilon \cdot \text{obs}{ij}}
]
其中，(d{ij})是栅格(i)到栅格(j)的距离，(\text{obs}_{ij})是周围障碍物数量，(\epsilon)是权重系数。

精英蚂蚁策略
保留每次迭代中的最优路径蚂蚁，额外增加信息素更新，加速收敛。信息素更新公式调整为：
[
\Delta \tau_{ij}^{\text{best}} = \frac{Q}{L_{\text{best}}}
]
其中，(L_{\text{best}})是当前最优路径长度，(Q)是常数。

混合算法
结合遗传算法或粒子群优化算法，利用其全局搜索能力优化蚁群算法的初始信息素分布或参数设置。

4 代码实现示例（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassImprovedACO:def__init__(self,grid_map,start,end,n_ants=50,max_iter=100,alpha=1,beta=2,rho=0.5,q=100):self.grid_map=grid_map# 栅格地图，0为可通行，1为障碍self.start=start self.end=end self.n_ants=n_ants self.max_iter=max_iter self.alpha=alpha self.beta=beta self.rho=rho self.q=q self.pheromone=np.ones_like(grid_map)*0.1self.heuristic=self.calc_heuristic()defcalc_heuristic(self):# 计算启发式信息（曼哈顿距离倒数）h=np.zeros_like(self.grid_map,dtype=float)rows,cols=self.grid_map.shapeforiinrange(rows):forjinrange(cols):h[i,j]=1/(abs(i-self.end[0])+abs(j-self.end[1])+1e-5)returnhdefrun(self):best_path=Nonebest_length=float('inf')for_inrange(self.max_iter):paths=[]lengths=[]for_inrange(self.n_ants):path,length=self.construct_path()paths.append(path)lengths.append(length)iflength<best_length:best_length=length best_path=path self.update_pheromone(paths,lengths,best_path)returnbest_path,best_lengthdefconstruct_path(self):current=self.start path=[current]length=0whilecurrent!=self.end:neighbors=self.get_neighbors(current)ifnotneighbors:breakprobabilities=self.calc_probabilities(current,neighbors)next_pos=neighbors[np.argmax(probabilities)]path.append(next_pos)length+=1current=next_posreturnpath,lengthdefget_neighbors(self,pos):rows,cols=self.grid_map.shape neighbors=[]fordi,djin[(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)]:# 四邻域i,j=pos[0]+di,pos[1]+djif0<=i<rowsand0<=j<colsandself.grid_map[i,j]==0:neighbors.append((i,j))returnneighborsdefcalc_probabilities(self,current,neighbors):pheromones=[self.pheromone[n[0],n[1]]**self.alphaforninneighbors]heuristics=[self.heuristic[n[0],n[1]]**self.betaforninneighbors]total=sum([p*hforp,hinzip(pheromones,heuristics)])iftotal==0:return[1/len(neighbors)]*len(neighbors)return[(p*h)/totalforp,hinzip(pheromones,heuristics)]defupdate_pheromone(self,paths,lengths,best_path):# 挥发self.pheromone*=(1-self.rho)# 普通蚂蚁更新forpath,lengthinzip(paths,lengths):forposinpath:self.pheromone[pos[0],pos[1]]+=self.q/length# 精英蚂蚁更新forposinbest_path:self.pheromone[pos[0],pos[1]]+=self.q/len(best_path)

6 改进算法的性能对比

传统蚁群算法在简单环境中表现良好，但在复杂栅格地图中容易陷入局部最优。改进算法通过以下方式提升性能：

收敛速度：动态参数调整和精英策略显著加快收敛速度。
路径质量：启发式信息优化和混合算法提高路径的平滑性和避障能力。
鲁棒性：自适应机制使算法在不同复杂度的环境中表现稳定。

实验表明，改进算法在复杂栅格地图中的路径规划成功率提高约20%-30%，收敛迭代次数减少约15%-25%。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2019b

2 参考文献
[1]周东健,张兴国,马海波,李成浩,郭旭.基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划[J].南通大学学报(自然科学版). 2013,12(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰