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針對多 Agent 路徑規劃問題，提出了一個兩階段的路徑規劃算法。首先，利用改進的蟻群算法來為每個Agent規劃出一條從起始點到目標點，不與環境中靜態障礙物碰撞的最優路徑。在蟻群算法的改進中引入反向學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重因子來調節信息素強度Q值，使其自適應地變化，避免陷入局部最優;對信息素揮發因子ρ進行調節，提高算法的迭代速度。其次，若多Agent之間存在動態碰撞，利用博弈論構建多Agent之間的動態避障模型，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Nash均衡。仿真實驗結果表明改進蟻群算法與傳統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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