随着科技的快速发展,人们越来越倾向于使用移动机器人,为了使其能发挥更好的作用,首先应该要解决路径规划的问题。目前用于解决路径规划问题的方法不计其数,由于蚁群算法具有强鲁棒性、负反馈性、搜索过程中不需要人工调整等优势,使其在解决路径规划问题中具有巨大的应用价值。故,本文提出了一种基于动态多角色协同机制的异构蚁群算法,通过对旅行商问题的求解,探讨了该算法的优越性能,并将其应用于机器人的路径规划问题中,探讨其可行性。本文主要研究内容如下:首先,为平衡蚁群算法的多样性与收敛性,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法。先将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善增加算法的多样性;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制避免算法陷入局部最优。通过对旅行商问题的求解,表明该算法平衡了多样性和收敛性。其次,为研究多种群间的合作交流对解的质量的影响,提出了一种基于广义杰卡德相似推荐策略的多种群蚁群算法。选取蚁群系统和最大最小蚂蚁系统,形成异构多种群。提出基于属性的协同过滤推荐机制,在该机制下执行三种交流策略:种群间执行属性交叉学习策略突出优秀属性的作用,提高种群的属性综合性能;采用信息熵衡量种群的多样性,种群间执行属性推荐学习策略丰富种群的多样性;对收敛性差的种群最优解与历史最优解的公共路径执行信息素奖励策略,加快收敛速度;其中,广义杰卡德相似系数用来衡量种群间的相似度,确定三种策略的交流对象。在算法停滞时,执行精英反向学习机制,跳出局部最优。通过对旅行商问题的求解,验证该算法具有较好的性能。接着,为探索多角色蚁群优化融合的效果,提出了一种动态多角色自适应协同蚁群优化算法。将融合猫群算法的蚁群算法、蚁群系统以及最大最小蚂蚁系统进行结合,形成多角色种群。提出一种自适应合作机制,实现信息的交流与共享,并探索各个角色对算法整体的作用。该自适应协同机制包括两种策略:一是精英属性学习策略,突出精英属性的作用,提高蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的综合性能;二是信息素均衡策略,在算法停滞时执行,使算法跳出局部最优。通过对旅行商问题的求解,验证了该算法的优越性。最后,将本文提出的算法应用于机器人的路径规划问题中,以体现其应用价值。为了使算法更好的适用于解决路径规划问题,提出了两种死锁回退策略来解决死锁问题,提高算法的效率。仿真与实际应用结果表明,该算法在解决路径规划问题上具有一定的实用性。