蚁群算法+Dijkstra算法=二维路径规划

资 源 简 介

蚁群算法+Dijkstra算法=二维路径规划

详 情 说 明

二维路径规划是机器人导航、物流配送等领域的核心问题。本文介绍的解决方案巧妙结合了蚁群算法和Dijkstra算法的优势，在MATLAB环境下实现了高效的路径搜索。

算法融合思路： 蚁群算法负责全局探索 通过模拟蚂蚁释放信息素的行为，在二维空间中寻找潜在路径。蚂蚁在移动过程中会根据信息素浓度选择路径，这种机制特别适合解决包含多个障碍物的复杂环境路径规划。

Dijkstra算法进行局部优化 当蚁群算法找到大致路径后，使用Dijkstra算法对路径进行精确优化。该算法能够确保找到当前拓扑结构下的最短路径，弥补了蚁群算法在路径精确性方面的不足。

技术实现特点： 障碍物用二维矩阵表示，支持自定义形状和位置 信息素更新机制包含挥发和增强两个过程 路径平滑处理避免出现不必要的转折点 可视化模块实时显示算法寻径过程

使用说明： 下载MATLAB程序包后，直接运行main.m文件即可启动仿真。程序提供参数调节接口，用户可以调整蚂蚁数量、信息素挥发系数等关键参数来观察不同设置下的算法表现。

这种混合算法既保留了蚁群算法在大规模空间搜索中的优势，又通过Dijkstra算法确保了最终路径的最优性，在实际应用中表现出良好的鲁棒性和效率。