1.算法基本原理与发展历程
在 传 统 的 蚁 群 算 法 中 ， 下 一 个 节 点 的 概 率 选 择 采 用 轮 盘 赌 方 法
( ( )) ( ( ))
( ( )) ( ( )
,
()
)
0,
k
ij ij
k
ij
k
ij
ji
s allow
k
P
tt
s allow
tt
s a l
t
l ow
=
(1)
1
()
ij
ij
t
d
=
(2)
22
( ) ( )
ij i j i j
d x x y y= − + −
(3)
其中，
ij
为路径 i 到 j 的信息素，
ij
为路径 i 到 j 的启发式信息。
是决
定信息素浓度对路径的相对影响的刺激因子。
是决定启发式信息相对影响的
可见性因素。
ij
d
是节点 i 到节点 j 的距离
( , )
ii
xy
和
( , )
jj
xy
为网格 i 和网格 j 的坐
标。
k
all ow
是蚂蚁在网格 i 时下一步可以选择的网格集合(换句话说，它们是除
了障碍网格和禁忌网格外的网格 i 周围的网格)。
更新策略: 传统蚁群算法通过轮盘赌轮法确定下一个节点，并不断重复，
直到得到目标点。每次迭代完成后，信息素路径根据路径规划的长度进行更
新。使用式(4)更新每个周期结束时每条路径上的信息素数量:
1
(1 )
01
ij ij ij
m
k
ij ij
k
=
= − +
=
(4)
其中 m 为 蚂 蚁 的 数量 。
是 信 息 素 的 蒸 发 速 率 。
k
ij
表示蚂蚁 k 在网
格 i 到 网 格 j 路 径 上 留 下 的 信 息 素 值 。 本 文 采 用 循 环 系 统 模 型 ，
k
ij
定义
如下:
1
k
()
()
0
k
k
ij
Q
Lt
k
otherwise
=
蚂蚁 经过了路径(i,j)
(5)
其中
1
Q
是 一 个 常 数 。
()
k
Lt
是蚂蚁 k 寻 找 的 路 径 的 长 度 。
然而，由于概率迁移的随机性和信息素强度更新的不当，传统蚁群算法容
