【摘 要】
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为了研究传统蚁群算法在水下智能机器人（AUV）的三维路径规划中由于算法本身的原因,初始信息素信息匮乏,路径搜索规划速度慢,容易陷入某个局部最优的状态等问题,提出一种改进型
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为了研究传统蚁群算法在水下智能机器人（AUV）的三维路径规划中由于算法本身的原因,初始信息素信息匮乏,路径搜索规划速度慢,容易陷入某个局部最优的状态等问题,提出一种改进型蚁群—粒子群融合算法,充分利用粒子群算法较强的全局搜索能力。在环境模型的基础上建立干扰模型,将障碍与探测作为突破点,提出代价函数用于蚁群算法的优化中。设计了新的信息素分布（包括更新和挥发）和启发函数,在转移概率公式中加入区域安全因素,提高了三维路径规划的准确度;为了提高三维路径规划的速度,在传统粒子群算法基础上优化权重函数。最后进行仿真,
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