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针对动态环境下的多Agent路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法与烟花算法相结合的动态路径规划方法。通过自适应信息素强度值及信息素缩减因子来加快算法的迭代速度,并利用烟花算法来解决路径规划过程中的死锁问题,避免陷入局部最优。在多Agent动态避碰过程中,根据动态障碍物与多Agent之间的运行轨迹是否相交制定相应的避碰策略,并利用路径转变函数解决多Agent的正面碰撞问题。仿真实验表明,该方法优于经典蚁群算法,能够有效解决多Agent路径规划中的碰撞问题,从而快速找到最优无碰路径。