《表1 连续狭长障碍物环境仿真数据》

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《一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划》

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取蚂蚁数量M为80，迭代次数K取为60以保证算法充分收敛；信息启发式因子α取1，期望启发式因子β取15，障碍物影响权值γ取40，转向影响权值δ取25，信息素残留因子（1-ρ）取0.9，周围栅格数A取8，栅格长度a取1，所以s边和障碍物之间的距离ρ（s，ard）参考图5取1或；每个障碍物的影响半径ρ0取1.2倍ρ（s，ard），斥力尺度因子u取5，ψ0取0.1。在此设定下，使用传统蚁群算法和本文改进后的蚁群优化算法各对图4所示地图进行100次路径规划，若路径如图6所示全程在两狭长障碍物中间位置，则视路径不存在安全隐患。统计100次仿真路径的平均长度、无安全隐患路径的次数和平均转向数，汇总得表1。仿真结果如图7所示，其中，图7（a）为传统蚁群算法规划所得路径，图7（b）为本文算法规划所得路径。