路径规划是指物体在一定的约束条件下,从起始点出发,寻找到一条躲避障碍物的路径到达目标点,并且要求这条路径达到某种性能指标最优,路径规划在交通规划、车间作业、机器人、无人机等多个领域应用广泛,因此如何实现一种高效的路径规划方法是一个热点研究方向。蚁群算法作为一种用于求解组合优化问题的启发式优化算法,由于其具有正反馈特性、良好的并行性及较强的鲁棒性等优点,被广泛地应用于旅行商问题、车辆寻路问题和路径规划等众多组合优化问题中,本文主要对蚁群算法在路径规划上的应用进行研究。首先,本文对课题的研究背景和意义进行了分析,介绍了蚁群算法的研究现状和已有的路径规划算法及空间规划方法,在结合图论的相关知识后,采用栅格法建立了空间模型。然后,本文详细介绍了蚁群算法的基本原理、数学模型和解决路径规划问题时的应用流程,分析了几种典型的改进蚁群算法,将基本蚁群算法和最大最小蚁群算法应用到路径规划中,对两种算法的相关参数取值进行了实验分析,并在不同障碍环境中进行了大量仿真实验,实验结果表明在求解路径规划问题时,最大最小蚁群算法的效果优于基本蚁群算法,但这两种算法都存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。其次,针对蚁群算法的不足,在最大最小蚁群算法的基础上,本文提出了一种带有方向型启发因子、信息素挥发因子和信息素增强因子动态调整策略和信息素更新方式改进策略的改进蚁群算法,不同障碍环境下的仿真实验都证明了改进蚁群算法相较于基本蚁群算法和最大最小蚁群算法,寻找到的最优路径长度更短、代价更小,并且算法的收敛速度更快,具有更优的整体性能。最后,总结本文的工作和研究成果,并进一步探讨需要展开深入研究的内容。