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本发明提供一种基于多目标优化平滑蚁群算法的路径规划方法，包括：建立栅格地图，确定起始点和目标点，初始化蚁群算法参数；根据弗洛伊德算法生成的引导路径信息初始化信息素矩阵，初始化禁忌表；根据禁忌表和优化后的状态转移函数构建候选解，由轮盘赌原则选择下一节点；根据下一节点，更新禁忌表并记录蚂蚁的路径节点和路径长度判断蚂蚁是否到达目标节点并判断是否达到预设的最大蚂蚁数量，若是，则根据优化信息素更新方式进行全局更新，并对路径进行平滑处理；根据预设的最大迭代次数进行迭代，获得最优路径。本发明对传统蚁群算法进行优化和改进，以达到加快算法收敛速度、避免局部最优解和平滑路径的效果。

本发明属于物流技术与人工智能技术领域，具体涉及一种基于混合蚁群算法的物流路径规划方法，包括：建立物流配送任务调度网络模型；综合考虑最小化成本、最小化客户失望度以及驾驶员负载不均衡最小化三项目标建立目标函数；根据物流配送的路径规划设计改进混合蚁群算法；采用改进混合蚁群算法求解目标函数，并以快速非支配排序算法获取更好的非支配解，从非支配解解集中获取物流配送路径规划的最优解。本发明融合了多目标优化算法，综合考虑了最小成本、最小失望度、最小负载不均衡三个目标，与传统的单目标或双目标路径规划相比更加符合现实场景，有更好的收敛性以及理想的多样性。

本发明提供了一种基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法，包括监控主机和多个灯具单元，每一个灯具单元包括一个电源节点；每一个电源节点包括一个灯具控制器和一个对应的电源信息采集模块；监控主机基于蚁群算法采用主动巡查方式结合周期性定时巡查方式确定电源节点的巡查路径，并根据电源节点上传的电源数据信息分析电源节点的荷电状态。本发明的基于蚁群算法的应急电源管理系统及智能巡查方法考虑节点异常率和节点空间位置，动态规划巡查路径，确保异常节点以最快的速度被发现，提高了系统的响应速度和管理水平，系统在智能化程度上更进一步。