【摘 要】
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针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢，易陷入局部最优等问题，提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法。根据路径性能指标建立多目标性能评估模型，对最优路径进行多指标优化；采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选，提高算法的收敛速度；当搜索路径进入不可行区域时，采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点，构造可行路径，减少死锁蚂蚁数量；若算法无法避开障碍或者进入停滞状态，则进行种群重新
【基金项目】
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上海市科学技术委员会基金项目（17511110204）； 国家科技部“十二五”支撑计划项目（2015BAF10B00）；
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针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢，易陷入局部最优等问题，提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法。根据路径性能指标建立多目标性能评估模型，对最优路径进行多指标优化；采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选，提高算法的收敛速度；当搜索路径进入不可行区域时，采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点，构造可行路径，减少死锁蚂蚁数量；若算法无法避开障碍或者进入停滞状态，则进行种群重新初始化，增加物种多样性，避免算法陷入局部最优。仿真实验表明，改进后的算法收敛速度更快、收敛精度更高、稳定性更好。
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