本文介绍了基于MATLAB的改进蚁群算法如何应用于避障路径规划，通过模拟蚂蚁觅食行为寻找安全有效路径。算法考虑了障碍物的启发式信息，以避开障碍物并更新信息素。该方法可适应不同的障碍条件，通过参数调整优化性能。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，已被广泛应用于路径规划问题。本文将介绍基于MATLAB的改进蚁群算法在避障路径规划中的应用，并提供相应的源代码。
路径规划是许多实际问题中的关键环节，例如机器人导航、无人机飞行等。在避障路径规划中，我们需要找到一条安全且有效的路径，以避开障碍物。蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食行为，利用信息素的正反馈机制和启发式信息来寻找最佳路径。
以下是基于MATLAB的改进蚁群算法的源代码：
% 参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
numIterations = 100; % 迭代次数
alpha = 1
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