5、基于信息素积累与迭代的机器人路径规划算法研究

基于信息素积累与迭代的机器人路径规划算法研究

1. 背景介绍

在智能算法领域，信息素积累与迭代是大脑认知和思维的关键环节，已被融入一些在线智能算法中。蚁群优化算法（ACO）就是这样一种具有信息素更新机制的元启发式仿生进化算法。它于1991年在第一届欧洲人工生命会议上首次提出，之后被广泛用于解决一系列离散组合优化问题，具备自适应、并行计算、正反馈和鲁棒性等特点。

ACO源于蚁群系统，包括蚁密度、蚁数量和蚁周等版本，其中蚁周版本应用最为广泛，也为ACO的基本框架奠定了基础。1997年，改进的ACO算法被提出，有效提升了算法性能，并引入新机制对其进行全面分析，该改进版本被广泛接受为标准版本，应用于众多工程领域。后来，更多改进版本的ACO被用于解决非确定性多项式完全问题，如二次分配问题、任务调度问题、多目标跟踪、动态制造调度、车辆路径规划问题和系统识别问题等。

旅行商问题（TSP）作为一个古老的非确定性多项式完全问题，备受关注。它与组合优化密切相关，对于证明计算复杂性具有重要意义，其求解方法也备受重视。TSP可以描述为：旅行者从某一起点出发，遍历给定的城市后返回原点，每个城市之间只有一条直接连接，且每个城市只能经过一次，最终形成最短路径长度。在图论中，TSP是一个给定n个点的完全图，每条边有长度，求经过每个顶点仅一次后的最短总长度“闭环”。

TSP在现实生活中无处不在，例如物流配送点的工作人员需要规划最优配送路线，使每辆车从一个或多个初始点出发，访问多个不同地点的城市或客户点，每个城市或客户点仅被一辆车访问一次，且所有车辆最终返回起点。这需要考虑当前时间段、交通流量密度、配送点之间的相关性、每个客户的可能等待时间和客户的收货需求等因素。

解决TSP