《表2 不同迭代次数下的目标函数值》

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《基于蚁群算法的西北航道海上救援路径规划》

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（M=50，α=1，β=7，ρ=0.2，Q=100）

设置6组不同迭代次数，设目标函数中的m值为0.5，每组实验运行10次，取10次实验平均值（见表2）。图3展现了不同迭代次数下的路径规划结果，蚂蚁在起点附近的搜索状态较差，出现了打结和囤积现象，因为起步阶段蚂蚁释放的信息素都集中在起点附近，导致蚂蚁寻踪的效率较低。随着算法的运行，信息素浓度逐渐区分开来，蚂蚁对路径的选择也越来越高效。表2反映出，迭代60次时，总目标函数值和路径长度都是最小，威胁代价略高于迭代200次的情况，但是迭代200次耗时长，这在紧急情况下不利于决策者提高决策速度和效率。相比之下，迭代60次形成的路径在中段部分基本保持直线状态，在拉森海峡和维多利亚海峡附近（范围为100°～105°W，67°～69°N）顺利避开了面积较小的岛礁，说明迭代60次时能够帮助救援船舶寻找到长度最短、威胁代价尽可能小、顺利避开障碍的路径，规划效果较好。因此，下一实验在迭代60次的基础上继续进行。