《表1 传统蚁群算法和本文算法性能对比》

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《改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划》

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表1给出传统蚁群算法和本文算法在两种环境下进行10次路径规划的结果。可以看出，传统蚁群算法在环境1中有3次找到了最优路径52.527 km，在环境2中有3次找到了最优路径71.456 km；本文算法在环境1中有10次找到了最优路径49.941 km，在环境2中有4次找到了最优路径66.284 km，在两种环境中的平均值分别比传统蚁群算法缩短了2.977 km和5.078 km。本文算法在环境1下的平均执行时间2.503 s比传统蚁群算法的执行时间2.712 s，缩短了7.71%；本文算法在环境2下的平均执行时间4.872 s比传统蚁群算法的执行时间5.204 s缩短了6.38%。综合来看，本文算法性能更优。