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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利一种蚁群算法的优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116449846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310497601.7，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种蚁群算法的优化方法是由罗子灿;何广设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蚁群算法的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及AGV路径规划技术领域，具体为一种蚁群算法的优化方法，步骤为S1、建立栅格地图，参数初始化，并选择M只蚂蚁；S2、对M只蚂蚁进行编号排序；S3、蚂蚁通过转移概率公式选择下一节点；S4、判断蚂蚁是否陷入死锁，若是则放弃蚂蚁继续执行S3；若否则继续判断蚂蚁是否达到终点，若否则放弃蚂蚁继续执行S3；若是则记录蚂蚁行走的路径，并继续判断蚂蚁是否为第M只蚂蚁；若是则对得到的所有路径长度从小到大进行排序，按照信息素更新机制更新；若否则执行S3；S5、判断迭代次数是否到达最大迭代次数；若是则输出最优路径；若否则重新选择M只蚂蚁并继续执行S2。本发明提供的算法能提高蚁群算法的收敛速度，减少拐点数量。

本发明授权一种蚁群算法的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种蚁群算法的优化方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1、建立栅格地图，参数初始化，并选择M只蚂蚁；初始化的参数包括蚂蚁总数M、信息素浓度因子α、启发信息强度因子β、信息素初始强度值Q、信息素挥发系数ρ、需要更新信息素的蚂蚁比例u和最大迭代次数Kmax； S2、对M只蚂蚁进行编号排序，定义为蚂蚁K1、蚂蚁K2....蚂蚁Km； S3、蚂蚁K通过转移概率公式选择下一节点； S4、判断蚂蚁K是否陷入死锁， 若是，则放弃蚂蚁K，选用下一只蚂蚁K继续执行S3； 若否，则继续执行S5； S5、判断蚂蚁K是否达到终点， 若否，则放弃蚂蚁K，选用下一只蚂蚁K继续执行S3； 若是，则记录蚂蚁K行走的路径，并继续判断蚂蚁K是否为第M只蚂蚁； 若是，则继续执行S6； 若否，则放弃蚂蚁K，选用下一只蚂蚁K继续执行S3； S6、对得到的所有路径长度从小到大进行排序，按照信息素更新机制进行更新，迭代次数加1； S7、判断迭代次数是否到达最大迭代次数； 若是，则继续执行S8； 若否，则重新选择M只蚂蚁，并继续执行S2； S8、输出最优路径； 转移概率公式为： 其中，q为取自集合0，1的随机数；为自适应的动态变量； j1为随机选择的下一节点，j2为采用公式B选择的下一节点，公式B为： 其中，A为蚂蚁下一可选节点的集合； 表示第k只蚂蚁在i节点时，选择下一节点j的概率； τijt为t时刻节点i到j的信息素浓度； ηijt表示距离启发函数： 其中，dij为节点i与节点j的欧氏距离；djD为节点j与目标点的欧式距离； 其中θ为当前节点i与下一节点j的直线和当前节点i与上一节点的直线所组成的夹角； 信息素更新机制的计算公式为： τijt+1＝1-ρτijt+Δτij； Z＝μM； 其中，Δτij表示两节点上蚂蚁释放信息素的和；表示两节点上信息素增量；Lk表示蚂蚁kn经过路径长度；Q为常数，表示信息素强度初值；Lg为该次迭代的最优路径长度，Krank为排序后第kn只蚂蚁序号，Z为需进行信息素二次更新的蚂蚁数量；u表示进行信息素二次更新的蚂蚁比例，取值为0，1。

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