本文介绍了基于蚁群算法的障碍物路径规划，利用MATLAB进行仿真。算法通过离散化地图和信息素场进行最短路径搜索，包含主函数和获取邻居节点、概率选择节点的辅助函数。随着蚁群算法的发展，这种路径规划方法有望有更广泛应用。
基于蚁群算法的障碍物路径规划算法的MATLAB仿真
障碍物路径规划一直是AI领域的研究热点之一。目前，蚁群算法是一种非常成熟的智能优化算法，在路径规划方面也有广泛应用。本文介绍一种基于蚁群算法的障碍物路径搜索算法，并提供MATLAB的源代码。
该算法使用离散化地图表示环境，以可行路径为搜索空间。蚂蚁将在搜索过程中遵循信息素场和启发式信息，从而在环境中寻找到一条满足约束条件的最短路径。
以下是MATLAB代码实现：
function [path,cost] = ant_colony_optimization(map,start,goal)
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