《表1 两种算法在路径规划中的比较结果》

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《改进蚁群算法在移动机器人路径规划上的应用》

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为了验证所提出的算法的有效性与优越性，将其与文献[13]的算法在环境2（如图8(a））情况下进行对比实验，实验参数设置为：m=50，NCmax=100，Q=100，α=1.1，ρ=0.2，β=7，λ=0.2，N0=5，q0=0.3。如图8所示为对比实验仿真结果，图8(a）中的实线是本文算法的规划路径，虚线是参考文献[13]中的算法路径。为避免偶然情况，重复了10次实验，表1为平均结果。从图8和表1可以看出，文献[13]中的算法比本文算法具有更快的收敛速度和更少的运行时间，但本文算法在最优路径搜索的性能指标上具有更大的优势，且丢失的蚂蚁数量更少。本文算法的最优路径长度收敛到30.968，而文献[13]中算法的平均路径长度为35.6573，这进一步说明了本文的算法更稳定。