核心词：宁波驾校 蚁群 算法 汽车 障 路径 优化 分析 
　　在觅食时,多样性使蚂蚁不会走进死胡同,无限循环,这是一种创新能力;积极反馈能保持良好的信息,这是一种学习和增强能力。因此,本文提出了一种基于粒子群优化的改进蚁群算法。自主车辆的自主避障对实时响应和可控性有很高的要求,因此路径规划评估非常重要。在此背景下,结合多种智能算法来解决自主车辆的自主避障问题,已成为路径规划的发展趋势。同时,该方法提高了自主避障过程中的全局寻优能力和避障精度。此外,在路径规划的稳定性方面,粒子群算法和蚁群算法的结合显著提高了避障成功率。然而,在现实生活中,自动驾驶汽车的自动避障技术并没有得到相关立法和工程技术行业的广泛推广。主要原因是相关技术尚未达到成熟可控的水平。蚁群算法最早由意大利学者Dorigo和maniezzo在20世纪90年代提出。
　　1、主要原因是在路径规划的早期阶段
　　主要原因是在路径规划的早期阶段,PSO被用来驱动AC全局信息素的动态更新策略。为了验证基于粒子群优化算法的自主车辆避障路径优化的可行性,从路径规划本身的优化程度和路径规划的时效性两个维度进行了仿真验证。通过全局信息素的积累和路径优化的迭代工作,宁波驾校得到了自动驾驶车辆自主避障行为的规划路径。当迭代次数在90到130次之间时,使用AC算法的路径规划一度陷入局部最优解,这间接导致AC路径规划优化的相对程度降低。然而,随着迭代次数的增加,PSO-AC的路径优化程度有明显的优势。根据自主车辆自主避障的路径规划要求,比较规划路径的及时性,如图3所示。在分析自动驾驶车辆自主避障路径优化的过程中,分别对蚁群算法和粒子群算法进行了改进,并结合两种算法的优点建立了蚁群粒子群算法,提高了云计算的资源调度效率,解决了云计算中资源调度方案的优化问题。
　　2、并保持这种状态
　　同时,当t≈751ms时,PSO-AC方法接近94.5%的最短路径,并保持这种状态。
　　3、AC法接近最短路径法
　　当t≈792ms时,AC法接近最短路径法,达到77.0%,并保持这种状态。相比之下,PSO-AC算法的波动更稳定。根据自动驾驶车辆自主避障的路径规划要求,从规划路径的相对优化程度进行对比工作,如图2所示。如图2所示,由于PSOAC的复杂度高于AC,在路径规划优化的初始阶段（迭代次数）
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