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基于改进自适应蚁群算法（MAACO）的移动机器人路径规划算法：二维障碍环境+非均匀初始信息素分布

1.文献《Modified adaptive ant colony optimization algorithm and its application for solving path planning of mobile robot》。实现了论文中提出的改进自适应蚁群算法（MAACO）的核心思想，旨在解决传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的收敛速度慢、搜索效率低、易陷入局部最优等问题。代码通过非均匀分布初始信息素，使靠近起点-终点连线的栅格获得更高的初始浓度，从而引导蚂蚁在早期搜索中更具方向性；同时采用方向信息启发机制，在节点选择时引入方向约束以减少无效探索；此外，结合改进的状态转移概率规则和轮盘赌选择策略，在加速收敛的同时保持种群多样性；最终通过全局信息素挥发与增强机制，使优质路径（短路径）获得更多信息素正反馈。这些改进策略共同作用，使算法能够在静态栅格环境中规划出路径更短、转弯次数更少、收敛速度更快的全局最优路径，验证了论文所提MAACO算法的有效性和优越性。

2.栅格环境建模：通过二维矩阵定义自由栅格（0）与障碍栅格（1），将实际空间离散化为节点，为蚂蚁移动提供可行状态空间。

3.非均匀初始信息素分布：对每个自由栅格，根据起点到终点的直线距离、起点到当前栅格距离、当前栅格到终点距离的比值，赋予不同初始信息素浓度，使靠近起点终点连线的区域获得更高初始信息素，引导早期搜索方向。

4.状态转移概率与轮盘赌选择：基于当前节点到各候选节点的信息素浓度与启发信息（到目标点距离倒数的平方）的乘积计算转移概率，再通过轮盘赌随机选择下一步节点，平衡探索与开发。

5.禁忌表与邻接矩阵动态更新：每只蚂蚁维护禁忌表记录已访问节点，同时动态更新邻接矩阵，将已访问节点的连接边置零，确保路径无重复且符合障碍约束。

6.信息素全局更新与挥发：每代所有蚂蚁完成搜索后，先对所有边上的信息素乘以挥发系数实现挥发，再为每只蚂蚁在其路径上增加信息素，增加量与路径长度成反比（Q/路径长度），从而强化优质路径的正反馈作用。