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作者：孟文俊;程文龙;王艺锦;席超群;
单位：太原科技大学机械工程学院;中国海洋大学信息科学与工程学部;
摘要：传统蚁群算法通常收敛速度缓慢、搜索结果非最优结果，为此，提出了一种两阶层寻路的思想来对传统蚁群算法进行优化设计。第一阶段，按照基础算法跑出初始的蚁群粒子，为第二阶段的改进提供前提条件。第二阶段，在第一阶段的基础上，选择优质粒子，对粒子进行一定的处理，扩大优劣粒子间的差异，增强优质粒子对之后迭代的权重系数，提高收敛速度，缩短收敛时间在寻路过程中，还对信息素进行了改进，加入转弯因子和路径因子，减少了AGV转弯次数，使得路径更加简单；路径因子赋予蚂蚁全局的感官，使其在寻路中不断通过全局环境调整方向，能够更快地找到目标点。仿真实验结果证明，该方法可以明显提高算法的收敛速度，节省路径规划时间，降低路径复杂程度，节约了AGV运行成本。
关键词：路径规划;;蚁群算法;;信息素;;平滑路径;;收敛速度
基金资助：山西省重点研发计划重点项目（201703D111006）;; 山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目（2020XXX010）
