《表6 三种算法运行结果统计》

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《基于几何规则的异类蚁群优化算法》

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为验证具有观点采择能力蚂蚁的优越性，将本文改进算法与GR-ACO算法、TWPSS-ACO算法进行仿真比较，设置障碍物分别占比8%、55%的两种静态环境，起点与终点分别用绿色与红色填充。两种算法的规划结果与迭代曲线如图19～22所示（见电子版），相关运行结果统计如表6所示。通过分析路径轨迹图19和20可以得出，GR-HFACO算法在障碍物稀疏与复杂环境中的寻优轨迹明显优于另外两种算法；观察迭代曲线图21和22，GR-HFACO算法的收敛速度最快。因此，引入不同透视能力的蚂蚁不仅可以改善路径多样性，收敛速度也进一步提高。