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針對多 Agent 路徑規(guī)劃問題，提出了一個兩階段的路徑規(guī)劃算法。首先，利用改進的蟻群算法來為每個Agent規(guī)劃出一條從起始點到目標點，不與環(huán)境中靜態(tài)障礙物碰撞的最優(yōu)路徑。在蟻群算法的改進中引入反向?qū)W習方法來對螞蟻位置進行初始化分布，提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自適應慣性權(quán)重因子來調(diào)節(jié)信息素強度Q值，使其自適應地變化，避免陷入局部最優(yōu);對信息素揮發(fā)因子ρ進行調(diào)節(jié)，提高算法的迭代速度。其次，若多Agent之間存在動態(tài)碰撞，利用博弈論構(gòu)建多Agent之間的動態(tài)避障模型，并利用虛擬行動法來解決博弈的求解問題及多Nash均衡的選擇問題，確保每個Agent能夠快速學習到最優(yōu)Nash均衡。仿真實驗結(jié)果表明改進蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法相比在搜索精度與搜索速度上有明顯的提高，與Mylvaganam 的多Agent 動態(tài)避障算法相比，所提算法減小了路徑總長度并提高了收斂速度。
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