操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。在蚁群系统中，通过模拟蚂蚁之间通过信息素沟通的方式来寻找最短路径。

在栅格路径规划中，蚁群算法的基本步骤如下：
1. 初始化: 
   - 选择一个起始点和终止点。
   - 设置蚂蚁的数量。
   - 初始化所有的路径上的信息素浓度。
2. 蚂蚁部署:
   - 将所有的蚂蚁放在起始点。
3. 蚂蚁移动:
   - 每只蚂蚁根据邻近的格子上的信息素浓度和启发函数（例如距离目标的距离）来选择下一个格子。
   - 蚂蚁在移动过程中会在其经过的路径上释放一定量的信息素。
4. 信息素更新:
   - 所有蚂蚁完成一次搜索后，所有路径上的信息素会进行更新。
   - 路径上的信息素会随时间蒸发，模拟真实环境中的信息素挥发性。
   - 那些被更多蚂蚁选择的路径上的信息素浓度会增加，从而吸引更多的蚂蚁。
5. 终止条件:
   - 当满足某个终止条件时（例如迭代次数、找到满足要求的路径等）算法结束。

通过上述步骤，蚁群算法在栅格环境中逐渐找到从起始点到终止点的最佳路径。这种方法适用于动态环境和存在多种障碍的场景，因为它可以适应环境的变化并重新寻找路径。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

点击下方原文连接获取

【MATLAB源码-第49期】基于蚁群算法(ACO)算法的栅格路径规划，输出最佳路径图和算法收敛曲线图。_蚁群算法收敛曲线-CSDN博客https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/133878895?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171308966616800225546601%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171308966616800225546601&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-133878895-null-null.nonecase&utm_term=49%E6%9C%9F&spm=1018.2226.3001.4450