摘要  时代的进步，科技的发展，各个学科的相互交叉融合，让人工智能的发展越发迅速，给人们带来了生产和生活的便利。经济的发展让人们消费水平逐步提高，车辆的普及，物流的发展，如何在复杂繁多的道路中选择最优化的路径，成为了人们关心的问题。智能机器人得以更加广泛的应用，对机器人路径的设计也越来越重要。蚁群算法能解决路径优化，在解决机器人路径规划问题中也得以广泛应用。蚁群算法也是一种仿生优化得算法，是人们观察蚂蚁越过障碍物寻找食物的这一过程，而总结出来的。本文主要分为三部分，第一部分主要介绍蚁群算法的相关概念，以TSP问题用数学形式给出了蚁群算法的数学模型以及相关参数的选定。第二部分介绍了路径规划的类型以及主要的解决方法。第三部分对蚁群算法的具体应用举例，在机器人路径规划中应用蚁群算法，解决机器人越过阻挠，找到最短路径的问题，并对迭代次数的选择、Alpha、Beta参数的选择做了一定的分析比较。总结了蚁群算法的优缺点，并对其发展情况做出展望。

关键词：蚁群算法  路径优化  机器人路径规划

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

2 蚁群算法理论-2

2.1蚁群算法的基本原理-2

2.2蚁群系统的举例说明-2

2.3蚁群系统的模型说明-3

2.3.1问题的描述-3

2.3.2数据说明-3

2.3.3蚁群算法中的三种计算公式-5

2.3.4参数的选择与设定-5

2.4蚁群算法的步骤-6

3.路径规化-7

3.1路径规划的定义-7

3.2路径规划的智能仿生学算法-7

4.蚁群算法的应用-8

4.1问题描述-8

4.2环境描述-8

4.3栅格法-8

4.3.1栅格法划分环境空间-8

4.3.2几个概念-10

4.4模拟蚁群算法-10

4.4.1概述-10

4.4.2利用蚁群算法解决机器人问题的一般步骤-11

4.4.3算法步骤-11

4.4.4程序源代码-12

4.4.5最终输出结果分析-12

5.总结-19

参考文献-20

附录-21

致谢-28