[发明专利]未知环境下基于改进蚁群算法的移动Agent路径规划方法

权利要求书

1.一种移动Agent路径规划方法，其特征在于，将实际的运行环境抽象为一张平面图，根据障碍物的位置、大小建立栅格环境；将障碍物分布图转化为图的赋权邻接矩阵，将赋权邻接矩阵逻辑对应到一个由节点构成的带权有向图G；在带权有向图G中，移动Agent寻找从指定起始点到目标点的一条具有最小权值总和的路径作为最优路径，完成路径规划。

2.根据权利要求1所述移动Agent路径规划方法，其特征在于，所述转化为图的赋权邻接矩阵具体为，将表示障碍物分布的栅格环境对应设置为一个01矩阵，为0对应的栅格为自由栅格，为1对应的栅格是障碍物。

3.根据权利要求1所述移动Agent路径规划方法，其特征在于，移动Agent寻找最优路径具体包括：将移动Agen经过的各条路径上的信息量对应为图G中各节点之间的权值，根据公式：                                                计算移动Agent最大转移概率，如果存在最大转移概率，直接选择与该最大转移概率对应的节点作为移动Agent下一步将要前往的节点，如果不存在最大转移概率，则按常规蚁群算法选择移动Agent下一步将要前往的节点，式中，为节点与节点之间的信息量，为节点与节点之间的启发式因子，为启发式因子的相对强弱。

4.根据权利要求1所述移动Agent路径规划方法，其特征在于，移动Agent寻找最优路径具体包括：根据移动Agent可以前往的节点生成一个禁忌表，更新移动Agent当前所在的节点序号，已经访问过的节点从禁忌表中删除，在禁忌表进行状态更新的同时，同步记录移动Agent每前进一步走过的路径和路径长度的增加值。

5.根据权利要求2所述移动Agent路径规划方法，其特征在于，图G中的节点和01矩阵中的元素0或者元素1一一对应，图G的参照坐标系及节点坐标均与栅格环境相同，根据01矩阵中的邻接关系确定图G中连接节点的弧，根据节点距离赋予弧权值。

6.根据权利要求3所述移动Agent路径规划方法，其特征在于，启发式因子为下一个移动Agent前往的节点至目标点的直线距离的倒数。

7.根据权利要求4所述移动Agent路径规划方法，其特征在于， 01矩阵中只有元素0和元素0之间存在邻接关系。