基于超视野蚁群算法的复杂环境路径规划研究

针对传统蚁群算法(ACO)在复杂环境中收敛速度慢、搜索能力差的问题，研究人员提出超视野蚁群算法(HV-ACO)，引入超视野蚂蚁概念、视角选择机制和蚂蚁知识数据库，结合Dijkstra算法优化路径规划。实验证明该算法显著提升路径搜索效率和全局优化能力，为机器人导航等领域提供新思路。

　　

在机器人导航和自动化控制领域，复杂环境下的路径规划一直是核心挑战。传统蚁群算法(ACO)通过模拟蚂蚁觅食行为实现路径优化，但其存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，尤其在迷宫式障碍环境中表现不佳。现有改进方法如16方向24邻域搜索机制仍无法突破视野局限，而启发式信息素更新策略也未能充分实现蚁群间的智能协同。

针对这些瓶颈，河南理工大学的研究团队在《Journal of Computational Science》发表论文，创新性地提出超视野蚁群算法(Hyper View ACO, HV-ACO)。该研究通过赋予蚂蚁"超视野"感知能力，结合Dijkstra算法全局路径计算，构建动态知识数据库指导状态转移，最终在多种复杂地形中实现比传统ACO更优的路径规划效果。

关键技术方法包括：1) 超视野蚂蚁模型设计，采用Dijkstra算法计算可达节点集最优路径；2) 视角选择机制与自适应信息素计算；3) 蚂蚁知识数据库构建与强度加载策略；4) 视野萎缩平衡机制与信息素补偿方法。实验基于5×5网格环境模型，通过MatLabR2022a平台验证算法性能。

【环境模型】
建立黑白网格模型模拟复杂环境，黑色网格为障碍物，白色为可通行节点。机器人可向相邻8个方向移动，为后续算法测试提供标准化场景。

【超视野蚂蚁】
突破传统蚂蚁的邻域限制，使蚂蚁能感知远端目标节点。如图2所示，蚂蚁在节点M时通过超视野直接发现终点E，利用Dijkstra算法预计算M→E最优路径，显著提升搜索前瞻性。

【实验与讨论】
在Windows 10平台对比测试显示，HV-ACO的平均路径长度较传统ACO缩短23.7%，迭代收敛速度提升40.2%。自适应信息素补偿策略有效抑制了迭代波动，知识数据库使算法在U型障碍环境中的成功率提升至98%。

研究结论表明，HV-ACO通过三大创新突破传统局限：1) 超视野机制扩展搜索维度；2) 知识数据库实现蚁群智能协同；3) 自适应补偿增强算法稳定性。该成果不仅为路径规划算法提供新范式，其"预计算+动态学习"的混合策略更为群体智能算法设计开辟新思路。国家自然科学基金(62373137)和河南省自然科学基金(232300420147)支持了这项研究。