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龙图腾网获悉七腾机器人有限公司申请的专利一种基于蚁群算法的最优路径获取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：CN116026338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310015209.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于蚁群算法的最优路径获取方法是由朱冬;方向明;张建;宋雯;唐国梅设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蚁群算法的最优路径获取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于蚁群算法的最优路径获取方法，包括：获取地图放入蚁群模型中，设定蚂蚁的数量、地图的起点和终点，将蚂蚁放置在地图中的起点开始多次迭代寻路直至蚁群模型收敛；筛选评价分数最高的蚂蚁的经过路径为最优路径；本发明采取不同的回退策略处理自死锁与被动死锁的死锁蚂蚁，防止“断代”现象的出现；综合路径长度与节点数量评价路径，动态调整信息素更新的浓度，引导蚁群寻找更优路径；对死锁蚂蚁的优势与劣势路径进行信息素的奖励和惩罚，加快了蚁群寻优的速度；本文提出了自适应奖励措施，考虑路径质量与迭代次数自主判断是否进行奖励以及自适应调整奖励系数，帮助蚁群寻找全局最优路径，解决信息素“累计效应”造成的影响。

本发明授权一种基于蚁群算法的最优路径获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蚁群算法的最优路径获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取地图放入蚁群模型中，设定蚂蚁的数量、地图的起点和终点，将蚂蚁放置在地图中的起点开始多次迭代寻路直至蚁群模型收敛；获取蚂蚁的评价分数，筛选评价分数最高的蚂蚁的经过路径为最优路径； 一次迭代寻路的过程如下：根据地图中路径的信息素浓度计算蚂蚁转换到下一节点的概率并进行状态转换迭代；根据到达更新策略更新本次迭代后能够到达终点的蚂蚁经过路径的信息素浓度，根据死锁更新策略更新本次迭代后死锁蚂蚁经过路径的信息素浓度；完成一次迭代寻路，其中，死锁更新策略的具体步骤如下： 获取本次迭代中的最优路径为参考路径；获取本次迭代中死锁蚂蚁的经过路径与参考路径的交点作为分段点，将死锁蚂蚁的经过路径上起点至分段点的路径记为优势路径，死锁蚂蚁的经过路径上分段点至终点的路径记为劣势路径； 计算死锁浓度增量，根据死锁浓度增量和第二更新公式分别对优势路径的信息素浓度和劣势路径的信息素浓度进行更新； 第二更新公式如下： 其中，表示迭代次数，表示路径段，表示第次迭代路径段的信息素浓度；表示第次迭代路径段更新后的信息素浓度，即第次迭代路径段的信息素浓度；表示第次迭代路径段的死锁浓度增量；表示优势路径，表示劣势路径； 死锁浓度增量的计算公式如下： 其中，表示已到达终点的蚂蚁数量，表示第只蚂蚁，表示第次迭代第只蚂蚁的评价分数，表示第只蚂蚁的路径长度，表示信息素强度，表示本次迭代中死锁蚂蚁的数量，表示参加迭代寻路的蚂蚁数量，其中，评价分数的计算公式如下： 其中，表示迭代次数，表示第只蚂蚁，表示第次迭代第只蚂蚁的评价分数，表示节点系数，表示路径系数，表示第次迭代第只蚂蚁经过路径的节点数量，表示地图规模，表示第次迭代第只蚂蚁经过路径的长度，表示地图中起点到终点的欧式距离； 其中，一次迭代寻路的过程还包括以下步骤： 获取上次迭代结束后的最优路径以及最优路径长度，获取本次迭代结束后的最短路径以及最短路径；若最短路径长度小于等于最优路径长度，则使用奖励公式对更新后的信息素浓度进行奖励，其中，奖励公式如下： 其中，表示第只蚂蚁，表示迭代次数，表示路径段，表示第次迭代的更新后的信息素浓度，表示第次迭代第只蚂蚁的奖励系数，表示最短路径，表示第次迭代的奖励后的信息素浓度，奖励系数的计算公式如下： 其中，表示第只蚂蚁，表示迭代次数，第次迭代第只蚂蚁的奖励系数，表示第次迭代路径中第只蚂蚁的评价分数，表示最大迭代次数。

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