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基于改进蚁群算法的AGV多约束路径规划

一、引言

随着自动化技术的不断发展，自动引导车辆（AGV）在物流、制造和军事等领域的应用越来越广泛。为了实现AGV的高效、自主和智能运行，路径规划成为了一个关键的技术难题。传统的路径规划算法往往面临多约束条件下的求解困难，如静态和动态障碍物、车辆速度限制、路径长度优化等。近年来，改进的蚁群算法在解决多约束路径规划问题中表现出良好的性能，因此本文将探讨基于改进蚁群算法的AGV多约束路径规划。

二、背景与相关研究

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁的信息素传递过程来寻找最优路径。在AGV路径规划中，蚁群算法能够有效地处理多约束条件