【摘 要】
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蚁群算法具有较强的鲁棒性和发现较优解的能力，但同时存在着限于局部最优解、收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺点。本文针对球形机器人的特点，考虑球形机器人本身的尺寸影响，对
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蚁群算法具有较强的鲁棒性和发现较优解的能力，但同时存在着限于局部最优解、收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺点。本文针对球形机器人的特点，考虑球形机器人本身的尺寸影响，对其进行路径规划优化处理。并且在传统的蚁群算法基础上，采用了退回原则和信息素加强原则对该算法进行改进。通过仿真结果表明，该方法能以任意接近于1的概率收敛到全局最优解，并且提高了求解最优解的效率。
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