V01．27。No．5
Sept．2010
河北工业科技
of Industrial Science and
第27卷第5期
Journal
Technology
文章编号：1008—1534(2010)05—0340—04
采用蚁群算法模拟机器人寻路的仿真实验
宋遥1，李国名2，徐丽3
(1．石家庄外经贸职业学院计算机系，河北石家庄050061；2．石家庄外经贸职业学院工程系，河北
石家庄050061；3．河北政法职业学院计算机系，河北石家庄050064)
摘要：蚁群算法是一种基于蚁群寻找食物这一现象，实现寻路优化的算法。通过在MATLAB中
进行程序设计，实现了利用蚁群算法模拟自动寻路的计算，并进一步将程序应用于简易机器人的寻
路模块，初步实现机器人的寻路优化功能。
关键词：蚁群算法；信息素；逻辑器件
文献标志码：A
中图分类号：TP242
Emulation
on．realization of robot
function
experiment
tracking
ant
colony optimization
through
algorithm
SONG
Li3
Ya01，LI
Guo—min92，XU
and
Science
Foreign Economy
Trade Vocational
Hebei05006I．
(1．Computer
Department．Shijiazhuang
College．Shijiazhuang
College。Shijiazhuang
and Trade Vocational
Hebei05006I．
China；2．Engineering Department．Shijiazhuang Foreign Economy
Science
Vocational
of Political Science and
050064。
Hebei
College
China；3．Computer
China)
Department．Hebei
Law．Shijiazhuang
is
based on the
of ant
its
Abstract：Ant colony optimization algorithm
algorithm
phenomenon
colony tracking
food．Designed
then
colony optimization algorithm．and
calculation of
ant
MATLAB。the software
realize automatic
by
wayfinding through
it is used in the
robot module tO search for the
achieves function
for
optimization
simplified
paths．Thisapplication preliminarilg
the
robofs
wayfinding．
words：ant
element；logical component
colony optimization algorithm；information
Key
蚁群算法是一种基于仿生学，利用蚁群寻找食
的气味后，蚁群就会朝着这个方向移动，不过，蚁群
也有一定的随机性，虽然有固定的方向，但它也不会
完全直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样
就使得蚁群运动起来具有一定的目的性，尽量保持
原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物时
它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也
就是障碍物只会影响蚁群的路径，不会影响最终的
目的地。这就解释了为什么单个蚁群在复杂诸如迷
宫的地图中仍然能找到隐蔽很好的食物。
物这一客观现象发展出来，利用计算机实现寻路优
化及过程优化的算法。
1
蚁群算法的计算机语言实现
1．1蚁群算法原理
蚁群在寻找食物时，通常会根据食物的气味有
一个大致方向，就是人们所说的目的地，当发现食物
在蚁群寻找食物的过程中，它会释放一种称之
为信息素的化学物质，这种物质有一个特性，那就是
会随着时间而慢慢挥发。蚁群之所以能找到相对较
短的路径获得食物，很大程度上依赖于这些缓慢挥
收稿日期：2010—03—19；修回日期：20lO一05—09
责任编辑：陈书欣
作者简介；宋遥(1982一)，男，河北石家庄人．主要从事程序优
化和单片机设计方面的研究。
万方数据
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