机器人是人工智能的产物,彰显了一个国家的科技力量。路径规划是机器人最关键的技术之一,旨在寻到起点与终点间的最短路径,属于典型的最优化问题。蚁群算法属于经典的群智能算法,善于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）等最优化问题。蚁群算法具有收敛速度快、求解质量高等优点。然而,在解决大规模问题时,蚁群算法容易陷入局部最优。为了使蚁群算法更好地解决大规模问题,本文对其进行改善。首先,为了优化经典蚁群算法的寻优性能,结合鸡群算法提出融合分级诱导策略的自适应蚁群优化算法。算法前期使用经典蚁群算法ACS寻优;算法中后期使用分级策略将蚂蚁分为三类蚂蚁,增加算法的种群多样性;诱导策略定义三类蚂蚁的寻优方式,诱导蚂蚁集中到最优解附近。最后通过TSP仿真实验证明该算法有效弥补了ACS算法的不足,且具有较好的寻优性能。其次,为了更好的解决大规模问题,提出一种基于GAN（Generative Adversarial Nets）和自适应停滞规避策略的多种群蚁群优化算法。该算法借鉴生成对抗网络提出一种适合蚁群算法的GAN模型,有效地平衡算法收敛速度与解质量之间的关系;GAN模型使得算法在提高解质量的同时,加速算法收敛。当算法陷入局部最优时,根据种群和信息素矩阵之间的联系构建合作博弈模型;该模型可以有效帮助算法跳出局部最优,进一步提高解质量。TSP实验结果证明该算法对于求解TSP问题具有更好的性能,特别是大规模TSP问题。然后,为了进一步加强种群之间的交流,提出基于合作博弈机制的多蚁群协同优化算法。该算法提出一种克隆策略,将公共路径上的城市按顺序绑定,从而提高算法的收敛速度。此外,提出一种中心扩散策略,将信息素从中心城市扩散到附近城市,从而提高算法对附近路径的探索能力。同时提出正向和反向传播算子,二者通过调节路径上信息素的释放量来调控算法的收敛速度。该算法通过TSP仿真实验,并与国内外算法进行对比分析,凸显改进算法的性能。最后,将本文提出的算法用于解决机器人路径规划问题。首先设计不同规模的栅格地图进行路径规划,分析算法的性能;然后构建真实环境,并通过机器人扫描整个环境地图;最后将扫描地图转换为栅格地图,并使用改进的算法求解最短路径,验证算法的实用性。实验结果证明,本文提出的算法能有效的解决机器人路径规划问题,具有较好的实用性。