diff --git a/README.md b/README.md
index 867107c..30776d5 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -7,47 +7,53 @@ Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. Th
 
 
 ## Table of Contents
-* [What is this?](#what-is-this)
-* [Goal of this project](#goal-of-this-project)
-* [Requirements](#requirements)
-* [How to use](#how-to-use)
-* [Examples of Simulation](#examples-of-simulation)
-    * [Localization](#localization)
-        * [Extended Kalman Filter Localization](#extended-kalman-filter-localization)
-        * [Unscented Kalman Filter Localization](#unscented-kalman-filter-localization)
-        * [Particle Filter Localization](#particle-filter-localization)
-    * [Mapping](#mapping)
-        * [Binary Occupancy Grid Map](#binary-occupancy-grid-map)
-        * [Cost Map](#cost-map)
-        * [Potential Field Map](#potential-field-map)
-        * [NDT Map](#ndt-map)
-    * [Path Planning](#path-planning)
-        * [A*](#a)
-        * [Bidirectional A*](#bidirectional-a)
-        * [Hybrid A*](#hybrid-a)
-        * [D*](#d)
-        * [Dijkstra](#dijkstra)
-        * [PSO](#pso)
-        * [PRM](#prm)
-        * [RRT](#rrt)
-        * [Bidirectional RRT*](#bidirectional-rrt)
-        * [RRT*](#rrt-star)
-        * [Informed RRT*](#informed-rrt)
-    * [Path Tracking](#path-tracking)
-        * [Pure pursuit Path Tracking](#pure-pursuit-path-tracking)
-        * [Adaptive Pure pursuit Path Tracking](#adaptive-pure-pursuit-path-tracking)
-        * [Rear wheel feedback Path Tracking](#rear-wheel-feedback-path-tracking)
-        * [LQR(Linear Quadratic Regulator) Path Tracking](#lqrlinear-quadratic-regulator-path-tracking)
-        * [Stanley steering control Path tracking](#stanley-steering-control-path-tracking)
-        * [MPPI Path Tracking](#mppi-path-tracking)
-    * [Perception](#perception)
-        * [Rectangle fitting Detection](#rectangle-fitting-detection)
-        * [Sensor's Extrinsic Parameters Estimation](#sensors-extrinsic-parameters-estimation)
-* [Documents](#documents)
-* [License](#license)
-* [Use Case](#use-case)
-* [Contribution](#contribution)
-* [Author](#author)
+- [AutonomousVehicleControlBeginnersGuide](#autonomousvehiclecontrolbeginnersguide)
+  - [Table of Contents](#table-of-contents)
+  - [What is this?](#what-is-this)
+  - [Goal of this project](#goal-of-this-project)
+  - [Requirements](#requirements)
+  - [How to use](#how-to-use)
+  - [Examples of Simulation](#examples-of-simulation)
+    - [Localization](#localization)
+      - [Extended Kalman Filter Localization](#extended-kalman-filter-localization)
+      - [Unscented Kalman Filter Localization](#unscented-kalman-filter-localization)
+      - [Particle Filter Localization](#particle-filter-localization)
+    - [Mapping](#mapping)
+      - [Binary Occupancy Grid Map](#binary-occupancy-grid-map)
+      - [Cost Map](#cost-map)
+      - [Potential Field Map](#potential-field-map)
+      - [NDT Map](#ndt-map)
+    - [Path Planning](#path-planning)
+      - [A\*](#a)
+      - [Bidirectional A\*](#bidirectional-a)
+      - [Hybrid A\*](#hybrid-a)
+      - [D\*](#d)
+      - [Dijkstra](#dijkstra)
+      - [ACO](#aco)
+      - [Q-Learning](#q-learning)
+      - [PSO](#pso)
+      - [PRM](#prm)
+      - [Elastic Bands](#elastic-bands)
+      - [RRT](#rrt)
+      - [Bidirectional RRT\*](#bidirectional-rrt)
+      - [RRT\*](#rrt-1)
+      - [Informed RRT\*](#informed-rrt)
+    - [Path Tracking](#path-tracking)
+      - [Pure pursuit Path Tracking](#pure-pursuit-path-tracking)
+      - [Adaptive Pure pursuit Path Tracking](#adaptive-pure-pursuit-path-tracking)
+      - [Rear wheel feedback Path Tracking](#rear-wheel-feedback-path-tracking)
+      - [LQR(Linear Quadratic Regulator) Path Tracking](#lqrlinear-quadratic-regulator-path-tracking)
+      - [Stanley steering control Path Tracking](#stanley-steering-control-path-tracking)
+      - [MPPI Path Tracking](#mppi-path-tracking)
+      - [MPC Path Tracking](#mpc-path-tracking)
+    - [Perception](#perception)
+      - [Rectangle fitting Detection](#rectangle-fitting-detection)
+      - [Sensor's Extrinsic Parameters Estimation](#sensors-extrinsic-parameters-estimation)
+  - [Documents](#documents)
+  - [License](#license)
+  - [Use Case](#use-case)
+  - [Contribution](#contribution)
+  - [Author](#author)
 
 
 ## What is this?
@@ -133,6 +139,12 @@ Planning with dynamic obstacle replanning
 #### Dijkstra
 Planning(Reduce frames by sampling every nth node to prevent memory exhaustion)  
 ![](src/simulations/path_planning/dijkstra_path_planning/dijkstra_search.gif)  
+#### ACO
+Ant Colony Optimization    
+![](src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_search.gif)  
+#### Q-Learning
+Reinforcement learning with a Q-table policy   
+![](src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning/q_learning_search.gif)  
 #### PSO
 Particle Swarm Optimization  
 ![](src/simulations/path_planning/pso_path_planning/pso_search.gif)  
@@ -200,4 +212,4 @@ Any contribution by creating an issue or sending a pull request is welcome!! Ple
 
 
 ## Author
-[Shisato Yano](https://github.com/ShisatoYano)  
\ No newline at end of file
+[Shisato Yano](https://github.com/ShisatoYano)  
diff --git a/src/components/plan/aco/ant_colony_path_planner.py b/src/components/plan/aco/ant_colony_path_planner.py
new file mode 100644
index 0000000..4111e4d
--- /dev/null
+++ b/src/components/plan/aco/ant_colony_path_planner.py
@@ -0,0 +1,588 @@
+"""
+ant_colony_path_planner.py
+
+Ant Colony Optimization (ACO) path planner.
+
+The planner runs a colony of ants over a 2-D occupancy grid. Each ant
+constructs a grid path from start to goal using pheromone strength and a
+goal-distance heuristic. Short successful paths deposit more pheromone,
+while evaporation keeps the search from locking onto early poor routes.
+
+Constructor parameters follow the project convention used by
+``AStarPathPlanner``, ``PrmPathPlanner``, ``PsoPathPlanner``, etc.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.animation as anm
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
+
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+
+
+class AntColonyPathPlanner:
+    """Ant Colony Optimization path planner on a 2-D occupancy grid."""
+
+    _MOVES_4 = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
+    _MOVES_8 = [
+        (-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1),
+        (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1),
+    ]
+
+    def __init__(
+        self,
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        *,
+        x_lim=None,
+        y_lim=None,
+        path_filename=None,
+        gif_name=None,
+        n_ants=12,
+        n_iterations=25,
+        alpha=1.0,
+        beta=5.0,
+        evaporation=0.30,
+        q=150.0,
+        max_steps=None,
+        diagonal_motion=True,
+        elite_fraction=0.10,
+        stagnation_limit=8,
+        seed=10,
+    ):
+        self.start = tuple(start)
+        self.goal = tuple(goal)
+        self.n_ants = n_ants
+        self.n_iterations = n_iterations
+        self.alpha = alpha
+        self.beta = beta
+        self.evaporation = evaporation
+        self.q = q
+        self.diagonal_motion = diagonal_motion
+        self.elite_fraction = elite_fraction
+        self.stagnation_limit = stagnation_limit
+        self._rng = np.random.default_rng(seed)
+
+        self.grid = self._load_grid(map_file)
+        if x_lim is None or y_lim is None:
+            raise ValueError("x_lim and y_lim are required for world/grid conversion.")
+
+        x_min, x_max = x_lim.min_value(), x_lim.max_value()
+        y_min, y_max = y_lim.min_value(), y_lim.max_value()
+        self.resolution = (x_max - x_min) / self.grid.shape[1]
+        self.x_range = np.arange(x_min, x_max, self.resolution)
+        self.y_range = np.arange(y_min, y_max, self.resolution)
+        self.rows, self.cols = self.grid.shape
+        self.max_steps = max_steps or 3 * (self.rows + self.cols)
+
+        # BinaryOccupancyGrid stores free cells as 0.0, clearance as 0.75,
+        # and obstacles as 1.0. Planners in this repo avoid clearance cells.
+        self.free_mask = np.isclose(self.grid, 0.0)
+        self.start_idx = self._world_to_grid(self.start)
+        self.goal_idx = self._world_to_grid(self.goal)
+        self._validate_endpoint(self.start_idx, "start")
+        self._validate_endpoint(self.goal_idx, "goal")
+
+        self.pheromone = np.ones((self.rows, self.cols), dtype=float)
+        self.pheromone[~self.free_mask] = 0.0
+        self.heuristic = self._build_heuristic()
+        self.heuristic_weight = self.heuristic ** self.beta
+        self.neighbor_map = self._build_neighbor_map()
+
+        self.best_path = None
+        self.best_cost = np.inf
+        self.best_cost_history = []
+        self.iteration_best_paths = []
+        self.path = []
+        self.grid_path = []
+
+        self.search()
+
+        if path_filename and self.path:
+            sparse = self._make_sparse_path(self.path)
+            self._save_path(sparse, path_filename)
+
+        self.visualize_search(gif_name)
+
+    @staticmethod
+    def _load_grid(file_path):
+        ext = Path(file_path).suffix
+        if ext == ".npy":
+            return np.load(file_path)
+        if ext == ".png":
+            grid = plt.imread(file_path)
+            if grid.ndim == 3:
+                grid = np.mean(grid, axis=2)
+            return (grid > 0.5).astype(float)
+        if ext == ".json":
+            with open(file_path, "r") as f:
+                return np.array(json.load(f))
+        raise ValueError(f"Unsupported grid format: {ext}")
+
+    def _world_to_grid(self, point):
+        gx = int((point[0] - self.x_range[0]) / self.resolution)
+        gy = int((point[1] - self.y_range[0]) / self.resolution)
+        return gx, gy
+
+    def _grid_to_world(self, node):
+        return (
+            self.x_range[0] + node[0] * self.resolution,
+            self.y_range[0] + node[1] * self.resolution,
+        )
+
+    def _in_bounds(self, node):
+        return 0 <= node[0] < self.cols and 0 <= node[1] < self.rows
+
+    def _is_free_idx(self, node):
+        return self._in_bounds(node) and self.free_mask[node[1], node[0]]
+
+    def _validate_endpoint(self, node, name):
+        if not self._in_bounds(node):
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is outside the map.")
+        if not self._is_free_idx(node):
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is inside an obstacle.")
+
+    def _build_heuristic(self):
+        yy, xx = np.indices((self.rows, self.cols))
+        gx, gy = self.goal_idx
+        dist = np.hypot(xx - gx, yy - gy)
+        heuristic = 1.0 / (dist + 1e-6)
+        heuristic[~self.free_mask] = 0.0
+        return heuristic
+
+    def _build_neighbor_map(self):
+        neighbor_map = [[tuple() for _ in range(self.cols)] for _ in range(self.rows)]
+        for y in range(self.rows):
+            for x in range(self.cols):
+                node = (x, y)
+                if self._is_free_idx(node):
+                    neighbor_map[y][x] = tuple(self._neighbors_for_node(node))
+        return neighbor_map
+
+    def _neighbors_for_node(self, node):
+        moves = self._MOVES_8 if self.diagonal_motion else self._MOVES_4
+        x, y = node
+        result = []
+
+        for dx, dy in moves:
+            next_node = (x + dx, y + dy)
+            if not self._is_free_idx(next_node):
+                continue
+
+            if abs(dx) == 1 and abs(dy) == 1:
+                if not self._is_free_idx((x + dx, y)):
+                    continue
+                if not self._is_free_idx((x, y + dy)):
+                    continue
+
+            result.append(next_node)
+
+        return result
+
+    def _neighbors(self, node):
+        return self.neighbor_map[node[1]][node[0]]
+
+    @staticmethod
+    def _distance(a, b):
+        return float(np.hypot(a[0] - b[0], a[1] - b[1]))
+
+    def _path_cost(self, path):
+        cost = 0.0
+        for i in range(len(path) - 1):
+            cost += self._distance(path[i], path[i + 1]) * self.resolution
+        return cost
+
+    def _choose_next(self, candidates, visited):
+        weights = []
+        total = 0.0
+
+        for node in candidates:
+            x, y = node
+            tau = self.pheromone[y, x] ** self.alpha
+            revisit_penalty = 0.25 if node in visited else 1.0
+            weight = tau * self.heuristic_weight[y, x] * revisit_penalty
+            weights.append(weight)
+            total += weight
+
+        if total <= 0.0 or not np.isfinite(total):
+            return candidates[int(self._rng.integers(len(candidates)))]
+
+        threshold = self._rng.random() * total
+        cumulative = 0.0
+        for node, weight in zip(candidates, weights):
+            cumulative += weight
+            if cumulative >= threshold:
+                return node
+        return candidates[-1]
+
+    def _construct_path(self):
+        current = self.start_idx
+        path = [current]
+        visited = {current}
+
+        for _ in range(self.max_steps):
+            if current == self.goal_idx:
+                return self._remove_cycles(path)
+
+            candidates = self._neighbors(current)
+            if not candidates:
+                return None
+
+            if self.goal_idx in candidates:
+                path.append(self.goal_idx)
+                return self._remove_cycles(path)
+
+            unvisited = [node for node in candidates if node not in visited]
+            usable_candidates = unvisited if unvisited else candidates
+            current = self._choose_next(usable_candidates, visited)
+            path.append(current)
+            visited.add(current)
+
+        if path[-1] == self.goal_idx:
+            return self._remove_cycles(path)
+        return None
+
+    @staticmethod
+    def _remove_cycles(path):
+        cleaned = []
+        index_by_node = {}
+        for node in path:
+            if node in index_by_node:
+                keep_until = index_by_node[node] + 1
+                for removed in cleaned[keep_until:]:
+                    index_by_node.pop(removed, None)
+                cleaned = cleaned[:keep_until]
+                continue
+            index_by_node[node] = len(cleaned)
+            cleaned.append(node)
+        return cleaned
+
+    def _evaporate_pheromone(self):
+        self.pheromone *= 1.0 - self.evaporation
+        self.pheromone[~self.free_mask] = 0.0
+        self.pheromone = np.maximum(self.pheromone, 1e-6)
+        self.pheromone[~self.free_mask] = 0.0
+
+    def _deposit_pheromone(self, path, cost, multiplier=1.0):
+        if cost <= 0.0:
+            return
+        amount = multiplier * self.q / cost
+        for x, y in path:
+            self.pheromone[y, x] += amount
+
+    def search(self):
+        """Run the ant colony search and populate ``path`` if successful."""
+        stale_iterations = 0
+
+        for _ in range(self.n_iterations):
+            iteration_paths = []
+            improved = False
+
+            for _ in range(self.n_ants):
+                path = self._construct_path()
+                if path is None:
+                    continue
+
+                cost = self._path_cost(path)
+                iteration_paths.append((path, cost))
+
+                if cost < self.best_cost:
+                    self.best_cost = cost
+                    self.best_path = path
+                    improved = True
+
+            self._evaporate_pheromone()
+
+            if iteration_paths:
+                iteration_paths.sort(key=lambda item: item[1])
+                n_elite = max(1, int(len(iteration_paths) * self.elite_fraction))
+
+                for path, cost in iteration_paths[:n_elite]:
+                    self._deposit_pheromone(path, cost, multiplier=1.0)
+
+                if self.best_path is not None:
+                    self._deposit_pheromone(
+                        self.best_path,
+                        self.best_cost,
+                        multiplier=2.0,
+                    )
+
+            self.best_cost_history.append(self.best_cost)
+            self.iteration_best_paths.append(
+                list(self.best_path) if self.best_path is not None else None
+            )
+
+            if improved:
+                stale_iterations = 0
+            elif self.best_path is not None:
+                stale_iterations += 1
+
+            if (
+                self.best_path is not None
+                and self.stagnation_limit is not None
+                and stale_iterations >= self.stagnation_limit
+            ):
+                break
+
+        if self.best_path is None:
+            print("ACO: no feasible path found.")
+            return
+
+        self.grid_path = self._densify_path(
+            self._shortcut_path(self._prune_collinear(self.best_path))
+        )
+        self.path = [self._grid_to_world(node) for node in self.grid_path]
+        print(
+            f"ACO: best path cost={self.best_cost:.2f}, "
+            f"grid_waypoints={len(self.grid_path)}"
+        )
+
+    def run(self):
+        """Return the best grid path and its world-coordinate cost."""
+        return self.best_path, self.best_cost
+
+    @staticmethod
+    def _prune_collinear(path):
+        if len(path) <= 2:
+            return path
+
+        pruned = [path[0]]
+        last_dir = (
+            np.sign(path[1][0] - path[0][0]),
+            np.sign(path[1][1] - path[0][1]),
+        )
+
+        for i in range(1, len(path) - 1):
+            current_dir = (
+                np.sign(path[i + 1][0] - path[i][0]),
+                np.sign(path[i + 1][1] - path[i][1]),
+            )
+            if current_dir != last_dir:
+                pruned.append(path[i])
+                last_dir = current_dir
+
+        pruned.append(path[-1])
+        return pruned
+
+    def _line_is_free(self, start, goal):
+        dx = goal[0] - start[0]
+        dy = goal[1] - start[1]
+        steps = max(abs(dx), abs(dy)) * 2
+        if steps == 0:
+            return self._is_free_idx(start)
+
+        for i in range(steps + 1):
+            t = i / steps
+            node = (
+                int(round(start[0] + dx * t)),
+                int(round(start[1] + dy * t)),
+            )
+            if not self._is_free_idx(node):
+                return False
+        return True
+
+    def _shortcut_path(self, path):
+        if len(path) <= 2:
+            return path
+
+        shortened = [path[0]]
+        i = 0
+        while i < len(path) - 1:
+            j = len(path) - 1
+            while j > i + 1 and not self._line_is_free(path[i], path[j]):
+                j -= 1
+            shortened.append(path[j])
+            i = j
+        return shortened
+
+    @staticmethod
+    def _densify_path(path, max_step_cells=8):
+        if len(path) <= 1:
+            return path
+
+        dense = [path[0]]
+        for start, goal in zip(path[:-1], path[1:]):
+            dx = goal[0] - start[0]
+            dy = goal[1] - start[1]
+            steps = max(1, int(np.ceil(max(abs(dx), abs(dy)) / max_step_cells)))
+            for step in range(1, steps + 1):
+                node = (
+                    int(round(start[0] + dx * step / steps)),
+                    int(round(start[1] + dy * step / steps)),
+                )
+                if node != dense[-1]:
+                    dense.append(node)
+        return dense
+
+    def _make_sparse_path(self, path, num_points=20):
+        if len(path) <= num_points:
+            return [list(p) for p in path]
+        indices = np.linspace(0, len(path) - 1, num_points, dtype=int)
+        return [list(path[i]) for i in indices]
+
+    @staticmethod
+    def _save_path(path, filename):
+        Path(filename).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        with open(filename, "w") as f:
+            json.dump(path, f)
+
+    def visualize_search(self, gif_name=None):
+        """Render a GIF showing the best ACO path improving by iteration."""
+        if gif_name is None:
+            return
+        if not self.iteration_best_paths:
+            return
+
+        cmap = ListedColormap([
+            [1.0, 1.0, 1.0],
+            [0.5, 0.5, 0.5],
+            [0.0, 0.0, 0.0],
+        ])
+
+        def _disc(grid):
+            out = np.zeros_like(grid, dtype=int)
+            out[np.isclose(grid, 0.75)] = 1
+            out[grid >= 0.99] = 2
+            return out
+
+        grid_disc = _disc(self.grid)
+        max_search_frames = 80
+        step = max(1, len(self.iteration_best_paths) // max_search_frames)
+        search_frames = list(range(0, len(self.iteration_best_paths), step))
+        if search_frames[-1] != len(self.iteration_best_paths) - 1:
+            search_frames.append(len(self.iteration_best_paths) - 1)
+
+        path_frames = 20
+        hold_frames = 15
+        offsets = np.cumsum([0, len(search_frames), path_frames, hold_frames])
+        total = int(offsets[-1])
+
+        def _phase(i):
+            for phase in range(3):
+                if i < offsets[phase + 1]:
+                    return phase, i - int(offsets[phase])
+            return 2, hold_frames - 1
+
+        def _plot_grid_path(ax, grid_path, **kwargs):
+            if not grid_path or len(grid_path) < 2:
+                return
+            points = [self._grid_to_world(node) for node in grid_path]
+            ax.plot(
+                [p[0] for p in points],
+                [p[1] for p in points],
+                **kwargs,
+            )
+
+        def update(i, ax):
+            phase, local = _phase(i)
+            ax.clear()
+            ax.imshow(
+                grid_disc,
+                extent=[
+                    self.x_range[0],
+                    self.x_range[-1],
+                    self.y_range[0],
+                    self.y_range[-1],
+                ],
+                origin="lower",
+                cmap=cmap,
+                vmin=0,
+                vmax=2,
+                alpha=0.85,
+            )
+
+            if phase == 0:
+                idx = search_frames[min(local, len(search_frames) - 1)]
+                candidate = self.iteration_best_paths[idx]
+                _plot_grid_path(
+                    ax,
+                    candidate,
+                    color="#1565C0",
+                    linewidth=2.0,
+                    alpha=0.85,
+                    label="Best Path",
+                )
+                cost = self.best_cost_history[idx]
+                cost_text = f"{cost:.1f}" if np.isfinite(cost) else "pending"
+                ax.set_title(
+                    f"ACO Search ({idx + 1}/{len(self.iteration_best_paths)}) | cost={cost_text}",
+                    fontsize=14,
+                )
+            else:
+                if self.grid_path:
+                    if phase == 1:
+                        n = max(
+                            1,
+                            int(len(self.grid_path) * (local + 1) / path_frames),
+                        )
+                    else:
+                        n = len(self.grid_path)
+                    _plot_grid_path(
+                        ax,
+                        self.grid_path[:n],
+                        color="#2E7D32",
+                        linewidth=3.0,
+                        label="Path",
+                    )
+                ax.set_title("ACO Final Path", fontsize=14)
+
+            ax.plot(self.start[0], self.start[1], "go", markersize=10, label="Start")
+            ax.plot(self.goal[0], self.goal[1], "ro", markersize=10, label="Goal")
+            ax.legend(loc="upper left")
+            ax.set_xlabel("X [m]", fontsize=12)
+            ax.set_ylabel("Y [m]", fontsize=12)
+            ax.set_aspect("equal")
+
+        fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        ax.set_aspect("equal")
+
+        print(f"ACO search animation: {total} frames")
+        anime = anm.FuncAnimation(
+            fig,
+            update,
+            fargs=(ax,),
+            frames=total,
+            interval=60,
+            repeat=False,
+        )
+        try:
+            anime.save(gif_name, writer="pillow", fps=12)
+            print(f"Search GIF saved to {gif_name}")
+        except Exception as e:
+            print(f"Error saving search GIF: {e}")
+        plt.clf()
+        plt.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    map_file = "map.json"
+    path_file = "path.json"
+    gif_path = "aco_search.gif"
+
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    start = (0, 0)
+    goal = (50, -10)
+
+    planner = AntColonyPathPlanner(
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_file,
+        gif_name=gif_path,
+    )
diff --git a/src/components/plan/q_learning/q_learning_path_planner.py b/src/components/plan/q_learning/q_learning_path_planner.py
new file mode 100644
index 0000000..993abf5
--- /dev/null
+++ b/src/components/plan/q_learning/q_learning_path_planner.py
@@ -0,0 +1,765 @@
+"""
+q_learning_path_planner.py
+
+Q-learning path planner.
+
+The planner learns action values on a 2-D occupancy grid. Episodes start
+at the start cell, use epsilon-greedy exploration, and update a Q-table
+with rewards for reaching the goal and penalties for long or repeated
+motion. The learned greedy policy is converted to a path for navigation.
+
+Constructor parameters follow the project convention used by
+``AStarPathPlanner``, ``PrmPathPlanner``, ``PsoPathPlanner``, etc.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+from collections import deque
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.animation as anm
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
+
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+
+
+class QLearningPathPlanner:
+    """Q-learning path planner on a 2-D occupancy grid."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        *,
+        x_lim=None,
+        y_lim=None,
+        path_filename=None,
+        gif_name=None,
+        n_episodes=450,
+        alpha=0.15,
+        gamma=0.98,
+        epsilon_start=1.0,
+        epsilon_min=0.05,
+        epsilon_decay=0.990,
+        goal_reward=120.0,
+        step_penalty=1.0,
+        revisit_penalty=0.25,
+        diagonal_motion=True,
+        max_steps=None,
+        bootstrap_path=True,
+        seed=10,
+    ):
+        self.start = tuple(start)
+        self.goal = tuple(goal)
+        self.n_episodes = n_episodes
+        self.alpha = alpha
+        self.gamma = gamma
+        self.epsilon_start = epsilon_start
+        self.epsilon_min = epsilon_min
+        self.epsilon_decay = epsilon_decay
+        self.goal_reward = goal_reward
+        self.step_penalty = step_penalty
+        self.revisit_penalty = revisit_penalty
+        self.diagonal_motion = diagonal_motion
+        self.bootstrap_path = bootstrap_path
+        self.rng = np.random.default_rng(seed)
+
+        self.raw_grid = self._load_grid(map_file)
+        if x_lim is None or y_lim is None:
+            raise ValueError("x_lim and y_lim are required for world/grid conversion.")
+
+        x_min, x_max = x_lim.min_value(), x_lim.max_value()
+        y_min, y_max = y_lim.min_value(), y_lim.max_value()
+        self.resolution = (x_max - x_min) / self.raw_grid.shape[1]
+        self.x_range = np.arange(x_min, x_max, self.resolution)
+        self.y_range = np.arange(y_min, y_max, self.resolution)
+
+        # BinaryOccupancyGrid stores free cells as 0.0, clearance as 0.75,
+        # and obstacles as 1.0. Path planners in this repo avoid both
+        # clearance and obstacle cells.
+        self.grid = (self.raw_grid > 0).astype(np.uint8)
+        self.rows, self.cols = self.grid.shape
+        self.n_states = self.rows * self.cols
+        self.max_steps = max_steps or 4 * (self.rows + self.cols)
+
+        self.start_idx = self._world_to_grid_rc(self.start)
+        self.goal_idx = self._world_to_grid_rc(self.goal)
+        self._validate_endpoint(self.start_idx, "start")
+        self._validate_endpoint(self.goal_idx, "goal")
+        self.start_state = self.node_id(self.start_idx)
+        self.goal_state = self.node_id(self.goal_idx)
+
+        self.actions = self.build_actions()
+        self.n_actions = len(self.actions)
+        self.q_table = np.zeros((self.n_states, self.n_actions), dtype=float)
+        self.valid_actions = self.precompute_valid_actions()
+        self.goal_distance = self.precompute_goal_distance()
+
+        self.bfs_path = self.shortest_path_bfs()
+        if self.bfs_path is None:
+            raise ValueError("No feasible path exists between start and goal.")
+        if self.bootstrap_path:
+            self._bootstrap_q_table_from_path(self.bfs_path)
+
+        self.episode_rewards = []
+        self.episode_steps = []
+        self.best_path = None
+        self.best_cost = np.inf
+        self.best_cost_history = []
+        self.best_path_history = []
+        self.grid_path = []
+        self.path = []
+
+        self.train()
+
+        if path_filename and self.path:
+            sparse = self._make_sparse_path(self.path)
+            self._save_path(sparse, path_filename)
+
+        self.visualize_search(gif_name)
+
+    @staticmethod
+    def _load_grid(file_path):
+        ext = Path(file_path).suffix
+        if ext == ".npy":
+            return np.load(file_path)
+        if ext == ".png":
+            grid = plt.imread(file_path)
+            if grid.ndim == 3:
+                grid = np.mean(grid, axis=2)
+            return (grid > 0.5).astype(float)
+        if ext == ".json":
+            with open(file_path, "r") as f:
+                return np.array(json.load(f))
+        raise ValueError(f"Unsupported grid format: {ext}")
+
+    def _world_to_grid_rc(self, point):
+        col = int((point[0] - self.x_range[0]) / self.resolution)
+        row = int((point[1] - self.y_range[0]) / self.resolution)
+        return row, col
+
+    def _grid_to_world(self, node):
+        row, col = node
+        return (
+            self.x_range[0] + col * self.resolution,
+            self.y_range[0] + row * self.resolution,
+        )
+
+    def _in_bounds(self, node):
+        return 0 <= node[0] < self.rows and 0 <= node[1] < self.cols
+
+    def _validate_endpoint(self, node, name):
+        if not self._in_bounds(node):
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is outside the map.")
+        if self.grid[node] == 1:
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is inside an obstacle.")
+
+    def build_actions(self):
+        if self.diagonal_motion:
+            return [
+                (-1, 0, 1.0),
+                (1, 0, 1.0),
+                (0, -1, 1.0),
+                (0, 1, 1.0),
+                (-1, -1, np.sqrt(2.0)),
+                (-1, 1, np.sqrt(2.0)),
+                (1, -1, np.sqrt(2.0)),
+                (1, 1, np.sqrt(2.0)),
+            ]
+
+        return [
+            (-1, 0, 1.0),
+            (1, 0, 1.0),
+            (0, -1, 1.0),
+            (0, 1, 1.0),
+        ]
+
+    def node_id(self, node):
+        return node[0] * self.cols + node[1]
+
+    def node_rc(self, state):
+        return divmod(state, self.cols)
+
+    def precompute_valid_actions(self):
+        valid_actions = [[] for _ in range(self.n_states)]
+
+        for r in range(self.rows):
+            for c in range(self.cols):
+                if self.grid[r, c] == 1:
+                    continue
+
+                state = self.node_id((r, c))
+
+                for action_id, (dr, dc, _) in enumerate(self.actions):
+                    nr = r + dr
+                    nc = c + dc
+
+                    if not (0 <= nr < self.rows and 0 <= nc < self.cols):
+                        continue
+
+                    if self.grid[nr, nc] == 1:
+                        continue
+
+                    if abs(dr) == 1 and abs(dc) == 1:
+                        if self.grid[r + dr, c] == 1 or self.grid[r, c + dc] == 1:
+                            continue
+
+                    valid_actions[state].append(action_id)
+
+        return [np.array(actions, dtype=np.int32) for actions in valid_actions]
+
+    def precompute_goal_distance(self):
+        goal_r, goal_c = self.goal_idx
+        distance = np.empty(self.n_states, dtype=float)
+
+        for state in range(self.n_states):
+            r, c = self.node_rc(state)
+            distance[state] = np.hypot(r - goal_r, c - goal_c)
+
+        return distance
+
+    def shortest_path_bfs(self):
+        queue = deque([self.start_state])
+        previous = np.full(self.n_states, -1, dtype=np.int32)
+        visited = np.zeros(self.n_states, dtype=bool)
+        visited[self.start_state] = True
+
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == self.goal_state:
+                break
+
+            for action_id in self.valid_actions[current]:
+                next_state, _, _ = self.step(current, action_id, set())
+                if not visited[next_state]:
+                    visited[next_state] = True
+                    previous[next_state] = current
+                    queue.append(next_state)
+
+        if not visited[self.goal_state]:
+            return None
+
+        path = []
+        current = self.goal_state
+        while current != -1:
+            path.append(current)
+            current = previous[current]
+
+        path.reverse()
+        return self.states_to_path(path)
+
+    def _action_between(self, current, next_node):
+        dr = next_node[0] - current[0]
+        dc = next_node[1] - current[1]
+        for action_id, (action_dr, action_dc, _) in enumerate(self.actions):
+            if dr == action_dr and dc == action_dc:
+                return action_id
+        return None
+
+    def _bootstrap_q_table_from_path(self, path):
+        """Seed the Q-table with a known feasible route for the large demo map."""
+        n = len(path)
+        for index, (current, next_node) in enumerate(zip(path[:-1], path[1:])):
+            action_id = self._action_between(current, next_node)
+            if action_id is None:
+                continue
+            state = self.node_id(current)
+            remaining = n - index
+            self.q_table[state, action_id] = self.goal_reward / max(1, remaining)
+
+    def select_action(self, state, epsilon):
+        actions = self.valid_actions[state]
+
+        if actions.size == 0:
+            return None
+
+        if self.rng.random() < epsilon:
+            return int(self.rng.choice(actions))
+
+        action_values = self.q_table[state, actions]
+        max_value = np.max(action_values)
+        best_actions = actions[action_values == max_value]
+
+        return int(self.rng.choice(best_actions))
+
+    def step(self, state, action_id, visited):
+        r, c = self.node_rc(state)
+        dr, dc, move_cost = self.actions[action_id]
+        nr = r + dr
+        nc = c + dc
+        next_state = self.node_id((nr, nc))
+
+        reward = -self.step_penalty * move_cost
+        reward += 0.05 * (self.goal_distance[state] - self.goal_distance[next_state])
+        done = False
+
+        if next_state in visited:
+            reward -= self.revisit_penalty
+
+        if next_state == self.goal_state:
+            reward += self.goal_reward
+            done = True
+
+        return next_state, reward, done
+
+    def train(self):
+        epsilon = self.epsilon_start
+
+        for _ in range(self.n_episodes):
+            state = self.start_state
+            total_reward = 0.0
+            visited = {state}
+            path_states = [state]
+            reached_goal = False
+            step_number = 0
+
+            for step_number in range(1, self.max_steps + 1):
+                action_id = self.select_action(state, epsilon)
+                if action_id is None:
+                    break
+
+                next_state, reward, done = self.step(state, action_id, visited)
+                next_actions = self.valid_actions[next_state]
+
+                if next_actions.size > 0:
+                    next_best_q = np.max(self.q_table[next_state, next_actions])
+                else:
+                    next_best_q = 0.0
+
+                old_q = self.q_table[state, action_id]
+                target = reward + self.gamma * next_best_q * (not done)
+                self.q_table[state, action_id] = old_q + self.alpha * (target - old_q)
+
+                total_reward += reward
+                state = next_state
+                visited.add(state)
+                path_states.append(state)
+
+                if done:
+                    reached_goal = True
+                    break
+
+            if reached_goal:
+                clean_states = self._remove_cycles(path_states)
+                candidate_path = self.states_to_path(clean_states)
+                candidate_path = self._densify_path(
+                    self._shortcut_path(self._prune_collinear(candidate_path))
+                )
+                cost = self.path_cost(candidate_path)
+                if cost < self.best_cost:
+                    self.best_cost = cost
+                    self.best_path = candidate_path
+
+            self.episode_rewards.append(total_reward)
+            self.episode_steps.append(step_number)
+            self.best_cost_history.append(self.best_cost)
+            self.best_path_history.append(list(self.best_path) if self.best_path else None)
+
+            epsilon = max(self.epsilon_min, epsilon * self.epsilon_decay)
+
+        greedy_path = self.extract_greedy_path()
+        if greedy_path is not None:
+            greedy_path = self._densify_path(
+                self._shortcut_path(self._prune_collinear(greedy_path))
+            )
+            greedy_cost = self.path_cost(greedy_path)
+            if greedy_cost < self.best_cost:
+                self.best_path = greedy_path
+                self.best_cost = greedy_cost
+
+        if self.best_path is None:
+            self.best_path = self._densify_path(
+                self._shortcut_path(self._prune_collinear(self.bfs_path))
+            )
+            self.best_cost = self.path_cost(self.best_path)
+            print("Q-learning: using BFS fallback path after training.")
+
+        self.grid_path = self.best_path
+        self.path = [self._grid_to_world(node) for node in self.grid_path]
+        print(
+            f"Q-learning: best path cost={self.best_cost:.2f}, "
+            f"grid_waypoints={len(self.grid_path)}"
+        )
+
+        return self.best_path, self.best_cost
+
+    def extract_greedy_path(self):
+        state = self.start_state
+        path_states = [state]
+        visited = {state}
+
+        for _ in range(self.max_steps):
+            if state == self.goal_state:
+                return self.states_to_path(path_states)
+
+            actions = self.valid_actions[state]
+            if actions.size == 0:
+                return None
+
+            action_values = self.q_table[state, actions]
+            sorted_indices = np.argsort(action_values)[::-1]
+            selected_next_state = None
+
+            for index in sorted_indices:
+                action_id = int(actions[index])
+                next_state, _, _ = self.step(state, action_id, visited)
+
+                if next_state not in visited or next_state == self.goal_state:
+                    selected_next_state = next_state
+                    break
+
+            if selected_next_state is None:
+                return None
+
+            state = selected_next_state
+            path_states.append(state)
+            visited.add(state)
+
+        if path_states[-1] == self.goal_state:
+            return self.states_to_path(path_states)
+        return None
+
+    @staticmethod
+    def _remove_cycles(states):
+        cleaned = []
+        index_by_state = {}
+        for state in states:
+            if state in index_by_state:
+                keep_until = index_by_state[state] + 1
+                for removed in cleaned[keep_until:]:
+                    index_by_state.pop(removed, None)
+                cleaned = cleaned[:keep_until]
+                continue
+            index_by_state[state] = len(cleaned)
+            cleaned.append(state)
+        return cleaned
+
+    def states_to_path(self, states):
+        return [self.node_rc(state) for state in states]
+
+    def path_cost_states(self, states):
+        cost = 0.0
+
+        for i in range(len(states) - 1):
+            r1, c1 = self.node_rc(states[i])
+            r2, c2 = self.node_rc(states[i + 1])
+            cost += np.hypot(r2 - r1, c2 - c1)
+
+        return cost
+
+    @staticmethod
+    def path_cost(path):
+        cost = 0.0
+
+        for i in range(len(path) - 1):
+            r1, c1 = path[i]
+            r2, c2 = path[i + 1]
+            cost += np.hypot(r2 - r1, c2 - c1)
+
+        return cost
+
+    def _line_is_free(self, start, goal):
+        dr = goal[0] - start[0]
+        dc = goal[1] - start[1]
+        steps = max(abs(dr), abs(dc)) * 2
+        if steps == 0:
+            return self.grid[start] == 0
+
+        for i in range(steps + 1):
+            t = i / steps
+            node = (
+                int(round(start[0] + dr * t)),
+                int(round(start[1] + dc * t)),
+            )
+            if not self._in_bounds(node) or self.grid[node] == 1:
+                return False
+        return True
+
+    @staticmethod
+    def _prune_collinear(path):
+        if len(path) <= 2:
+            return path
+
+        pruned = [path[0]]
+        last_dir = (
+            np.sign(path[1][0] - path[0][0]),
+            np.sign(path[1][1] - path[0][1]),
+        )
+
+        for i in range(1, len(path) - 1):
+            current_dir = (
+                np.sign(path[i + 1][0] - path[i][0]),
+                np.sign(path[i + 1][1] - path[i][1]),
+            )
+            if current_dir != last_dir:
+                pruned.append(path[i])
+                last_dir = current_dir
+
+        pruned.append(path[-1])
+        return pruned
+
+    def _shortcut_path(self, path):
+        if len(path) <= 2:
+            return path
+
+        shortened = [path[0]]
+        i = 0
+        while i < len(path) - 1:
+            j = len(path) - 1
+            while j > i + 1 and not self._line_is_free(path[i], path[j]):
+                j -= 1
+            shortened.append(path[j])
+            i = j
+        return shortened
+
+    @staticmethod
+    def _densify_path(path, max_step_cells=8):
+        if len(path) <= 1:
+            return path
+
+        dense = [path[0]]
+        for start, goal in zip(path[:-1], path[1:]):
+            dr = goal[0] - start[0]
+            dc = goal[1] - start[1]
+            steps = max(1, int(np.ceil(max(abs(dr), abs(dc)) / max_step_cells)))
+            for step in range(1, steps + 1):
+                node = (
+                    int(round(start[0] + dr * step / steps)),
+                    int(round(start[1] + dc * step / steps)),
+                )
+                if node != dense[-1]:
+                    dense.append(node)
+        return dense
+
+    def _make_sparse_path(self, path, num_points=20):
+        if len(path) <= num_points:
+            return [list(p) for p in path]
+        indices = np.linspace(0, len(path) - 1, num_points, dtype=int)
+        return [list(path[i]) for i in indices]
+
+    @staticmethod
+    def _save_path(path, filename):
+        Path(filename).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        with open(filename, "w") as f:
+            json.dump(path, f)
+
+    def get_value_map(self):
+        value_map = np.full(self.grid.shape, np.nan, dtype=float)
+
+        for state in range(self.n_states):
+            r, c = self.node_rc(state)
+
+            if self.grid[r, c] == 1:
+                continue
+
+            actions = self.valid_actions[state]
+            if actions.size == 0:
+                value_map[r, c] = 0.0
+            else:
+                value_map[r, c] = np.max(self.q_table[state, actions])
+
+        return value_map
+
+    def get_policy_arrows(self, stride=6, min_abs_q=1e-6):
+        x = []
+        y = []
+        u = []
+        v = []
+
+        for r in range(0, self.rows, stride):
+            for c in range(0, self.cols, stride):
+                state = self.node_id((r, c))
+
+                if self.grid[r, c] == 1 or state == self.goal_state:
+                    continue
+
+                actions = self.valid_actions[state]
+                if actions.size == 0:
+                    continue
+
+                action_values = self.q_table[state, actions]
+                if np.max(np.abs(action_values)) <= min_abs_q:
+                    continue
+
+                best_action = actions[np.argmax(action_values)]
+                dr, dc, _ = self.actions[best_action]
+
+                wx, wy = self._grid_to_world((r, c))
+                x.append(wx)
+                y.append(wy)
+                u.append(dc * self.resolution)
+                v.append(dr * self.resolution)
+
+        return np.array(x), np.array(y), np.array(u), np.array(v)
+
+    def visualize_search(self, gif_name=None):
+        """Render a GIF showing training progress and the learned policy."""
+        if gif_name is None:
+            return
+
+        cmap = ListedColormap([
+            [1.0, 1.0, 1.0],
+            [0.5, 0.5, 0.5],
+            [0.0, 0.0, 0.0],
+        ])
+
+        def _disc(grid):
+            out = np.zeros_like(grid, dtype=int)
+            out[np.isclose(grid, 0.75)] = 1
+            out[grid >= 0.99] = 2
+            return out
+
+        grid_disc = _disc(self.raw_grid)
+        max_search_frames = 60
+        step = max(1, len(self.best_path_history) // max_search_frames)
+        search_frames = list(range(0, len(self.best_path_history), step))
+        if search_frames[-1] != len(self.best_path_history) - 1:
+            search_frames.append(len(self.best_path_history) - 1)
+
+        path_frames = 20
+        hold_frames = 15
+        offsets = np.cumsum([0, len(search_frames), path_frames, hold_frames])
+        total = int(offsets[-1])
+
+        def _phase(i):
+            for phase in range(3):
+                if i < offsets[phase + 1]:
+                    return phase, i - int(offsets[phase])
+            return 2, hold_frames - 1
+
+        def _plot_grid_path(ax, grid_path, **kwargs):
+            if not grid_path or len(grid_path) < 2:
+                return
+            points = [self._grid_to_world(node) for node in grid_path]
+            ax.plot(
+                [p[0] for p in points],
+                [p[1] for p in points],
+                **kwargs,
+            )
+
+        def update(i, ax):
+            phase, local = _phase(i)
+            ax.clear()
+            ax.imshow(
+                grid_disc,
+                extent=[
+                    self.x_range[0],
+                    self.x_range[-1],
+                    self.y_range[0],
+                    self.y_range[-1],
+                ],
+                origin="lower",
+                cmap=cmap,
+                vmin=0,
+                vmax=2,
+                alpha=0.85,
+            )
+
+            if phase == 0:
+                idx = search_frames[min(local, len(search_frames) - 1)]
+                candidate = self.best_path_history[idx]
+                _plot_grid_path(
+                    ax,
+                    candidate,
+                    color="#1565C0",
+                    linewidth=2.0,
+                    alpha=0.85,
+                    label="Best Path",
+                )
+                cost = self.best_cost_history[idx]
+                cost_text = f"{cost:.1f}" if np.isfinite(cost) else "pending"
+                ax.set_title(
+                    f"Q-learning Training ({idx + 1}/{self.n_episodes}) | cost={cost_text}",
+                    fontsize=14,
+                )
+            else:
+                if self.grid_path:
+                    if phase == 1:
+                        n = max(
+                            1,
+                            int(len(self.grid_path) * (local + 1) / path_frames),
+                        )
+                    else:
+                        n = len(self.grid_path)
+                    _plot_grid_path(
+                        ax,
+                        self.grid_path[:n],
+                        color="#2E7D32",
+                        linewidth=3.0,
+                        label="Path",
+                    )
+
+                if phase == 2:
+                    x, y, u, v = self.get_policy_arrows()
+                    ax.quiver(
+                        x,
+                        y,
+                        u,
+                        v,
+                        angles="xy",
+                        scale_units="xy",
+                        scale=1.8,
+                        width=0.003,
+                        color="#455A64",
+                        alpha=0.45,
+                    )
+                ax.set_title("Q-learning Final Policy", fontsize=14)
+
+            ax.plot(self.start[0], self.start[1], "go", markersize=10, label="Start")
+            ax.plot(self.goal[0], self.goal[1], "ro", markersize=10, label="Goal")
+            ax.legend(loc="upper left")
+            ax.set_xlabel("X [m]", fontsize=12)
+            ax.set_ylabel("Y [m]", fontsize=12)
+            ax.set_aspect("equal")
+
+        fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        ax.set_aspect("equal")
+
+        print(f"Q-learning search animation: {total} frames")
+        anime = anm.FuncAnimation(
+            fig,
+            update,
+            fargs=(ax,),
+            frames=total,
+            interval=60,
+            repeat=False,
+        )
+        try:
+            anime.save(gif_name, writer="pillow", fps=12)
+            print(f"Search GIF saved to {gif_name}")
+        except Exception as e:
+            print(f"Error saving search GIF: {e}")
+        plt.clf()
+        plt.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    map_file = "map.json"
+    path_file = "path.json"
+    gif_path = "q_learning_search.gif"
+
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    start = (0, 0)
+    goal = (50, -10)
+
+    planner = QLearningPathPlanner(
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_file,
+        gif_name=gif_path,
+    )
diff --git a/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_path_planning.py b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_path_planning.py
new file mode 100644
index 0000000..f1638b5
--- /dev/null
+++ b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_path_planning.py
@@ -0,0 +1,144 @@
+"""
+aco_path_planning.py
+
+Simulation that demonstrates Ant Colony Optimization (ACO) path planning.
+
+Two GIFs are produced:
+    1. **aco_search.gif** - grid animation showing the best ant-colony path
+       improving over the iterations.
+    2. **aco_navigate.gif** - car-following navigation on the planned path
+       using PurePursuit.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+relative_simulations = "/../../../simulations/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "state")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "vehicle")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "obstacle")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "mapping/grid")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "course/cubic_spline_course")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "control/pure_pursuit")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "plan/aco")
+
+from global_xy_visualizer import GlobalXYVisualizer  # noqa: E402
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+from time_parameters import TimeParameters  # noqa: E402
+from vehicle_specification import VehicleSpecification  # noqa: E402
+from state import State  # noqa: E402
+from four_wheels_vehicle import FourWheelsVehicle  # noqa: E402
+from obstacle import Obstacle  # noqa: E402
+from obstacle_list import ObstacleList  # noqa: E402
+from cubic_spline_course import CubicSplineCourse  # noqa: E402
+from pure_pursuit_controller import PurePursuitController  # noqa: E402
+from binary_occupancy_grid import BinaryOccupancyGrid  # noqa: E402
+from ant_colony_path_planner import AntColonyPathPlanner  # noqa: E402
+
+
+# flag to show plot figure
+# when executed as unit test, this flag is set as false
+show_plot = True
+
+
+def main():
+    """Main process function."""
+
+    # set simulation parameters
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    sim_dir = (
+        abs_dir_path
+        + relative_simulations
+        + "path_planning/aco_path_planning/"
+    )
+    map_path = sim_dir + "map.json"
+    path_filename = sim_dir + "path.json"
+    search_gif_path = sim_dir + "aco_search.gif"
+    navigate_gif_path = sim_dir + "aco_navigate.gif"
+
+    # ---- grid + static obstacles ----
+    occ_grid = BinaryOccupancyGrid(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        resolution=0.5,
+        clearance=1.5,
+        map_path=map_path,
+    )
+
+    obst_list = ObstacleList()
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=10.0, y_m=15.0), length_m=10, width_m=8)
+    )
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=40.0, y_m=0.0), length_m=2, width_m=10)
+    )
+    occ_grid.add_object(obst_list)
+    occ_grid.save_map()
+
+    # ---- ACO plan ----
+    planner = AntColonyPathPlanner(
+        (0, 0),
+        (50, -10),
+        map_path,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_filename,
+        gif_name=search_gif_path if show_plot else None,
+        n_ants=12,
+        n_iterations=25,
+        alpha=1.0,
+        beta=5.0,
+        evaporation=0.30,
+        q=150.0,
+        stagnation_limit=8,
+        seed=10,
+    )
+
+    if not planner.path:
+        print("ACO: no path found - aborting.")
+        return
+
+    # ---- navigation GIF (car following) ----
+    with open(path_filename, "r") as f:
+        sparse_path = json.load(f)
+
+    sparse_x = [p[0] for p in sparse_path]
+    sparse_y = [p[1] for p in sparse_path]
+
+    course = CubicSplineCourse(sparse_x, sparse_y, 20)
+
+    vis = GlobalXYVisualizer(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        TimeParameters(span_sec=25),
+        show_zoom=False,
+        gif_name=navigate_gif_path,
+    )
+    vis.add_object(obst_list)
+    vis.add_object(course)
+
+    spec = VehicleSpecification()
+    pure_pursuit = PurePursuitController(spec, course)
+    vehicle = FourWheelsVehicle(
+        State(color=spec.color),
+        spec,
+        controller=pure_pursuit,
+        show_zoom=False,
+    )
+    vis.add_object(vehicle)
+
+    if not show_plot:
+        vis.not_show_plot()
+    vis.draw()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_search.gif b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_search.gif
new file mode 100644
index 0000000..bdf8bca
Binary files /dev/null and b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_search.gif differ
diff --git a/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/map.json b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/map.json
new file mode 100644
index 0000000..0d8e2b8
--- /dev/null
+++ b/src/simulations/path_planning/aco_path_planning/map.json
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@@ -0,0 +1,147 @@
+"""
+q_learning_path_planning.py
+
+Simulation that demonstrates Q-learning path planning.
+
+Two GIFs are produced:
+    1. **q_learning_search.gif** - grid animation showing training progress
+       and the learned greedy policy.
+    2. **q_learning_navigate.gif** - car-following navigation on the planned
+       path using PurePursuit.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+relative_simulations = "/../../../simulations/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
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+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "course/cubic_spline_course")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "control/pure_pursuit")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "plan/q_learning")
+
+from global_xy_visualizer import GlobalXYVisualizer  # noqa: E402
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+from time_parameters import TimeParameters  # noqa: E402
+from vehicle_specification import VehicleSpecification  # noqa: E402
+from state import State  # noqa: E402
+from four_wheels_vehicle import FourWheelsVehicle  # noqa: E402
+from obstacle import Obstacle  # noqa: E402
+from obstacle_list import ObstacleList  # noqa: E402
+from cubic_spline_course import CubicSplineCourse  # noqa: E402
+from pure_pursuit_controller import PurePursuitController  # noqa: E402
+from binary_occupancy_grid import BinaryOccupancyGrid  # noqa: E402
+from q_learning_path_planner import QLearningPathPlanner  # noqa: E402
+
+
+# flag to show plot figure
+# when executed as unit test, this flag is set as false
+show_plot = True
+
+
+def main():
+    """Main process function."""
+
+    # set simulation parameters
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    sim_dir = (
+        abs_dir_path
+        + relative_simulations
+        + "path_planning/q_learning_path_planning/"
+    )
+    map_path = sim_dir + "map.json"
+    path_filename = sim_dir + "path.json"
+    search_gif_path = sim_dir + "q_learning_search.gif"
+    navigate_gif_path = sim_dir + "q_learning_navigate.gif"
+
+    # ---- grid + static obstacles ----
+    occ_grid = BinaryOccupancyGrid(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        resolution=0.5,
+        clearance=1.5,
+        map_path=map_path,
+    )
+
+    obst_list = ObstacleList()
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=10.0, y_m=15.0), length_m=10, width_m=8)
+    )
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=40.0, y_m=0.0), length_m=2, width_m=10)
+    )
+    occ_grid.add_object(obst_list)
+    occ_grid.save_map()
+
+    # ---- Q-learning plan ----
+    planner = QLearningPathPlanner(
+        (0, 0),
+        (50, -10),
+        map_path,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_filename,
+        gif_name=search_gif_path if show_plot else None,
+        n_episodes=450,
+        alpha=0.15,
+        gamma=0.98,
+        epsilon_start=1.0,
+        epsilon_min=0.05,
+        epsilon_decay=0.990,
+        goal_reward=120.0,
+        step_penalty=1.0,
+        revisit_penalty=0.25,
+        max_steps=600,
+        seed=10,
+    )
+
+    if not planner.path:
+        print("Q-learning: no path found - aborting.")
+        return
+
+    # ---- navigation GIF (car following) ----
+    with open(path_filename, "r") as f:
+        sparse_path = json.load(f)
+
+    sparse_x = [p[0] for p in sparse_path]
+    sparse_y = [p[1] for p in sparse_path]
+
+    course = CubicSplineCourse(sparse_x, sparse_y, 20)
+
+    vis = GlobalXYVisualizer(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        TimeParameters(span_sec=25),
+        show_zoom=False,
+        gif_name=navigate_gif_path,
+    )
+    vis.add_object(obst_list)
+    vis.add_object(course)
+
+    spec = VehicleSpecification()
+    pure_pursuit = PurePursuitController(spec, course)
+    vehicle = FourWheelsVehicle(
+        State(color=spec.color),
+        spec,
+        controller=pure_pursuit,
+        show_zoom=False,
+    )
+    vis.add_object(vehicle)
+
+    if not show_plot:
+        vis.not_show_plot()
+    vis.draw()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning/q_learning_search.gif b/src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning/q_learning_search.gif
new file mode 100644
index 0000000..fe41e34
Binary files /dev/null and b/src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning/q_learning_search.gif differ
diff --git a/test/test_aco_path_planning.py b/test/test_aco_path_planning.py
new file mode 100644
index 0000000..958f16f
--- /dev/null
+++ b/test/test_aco_path_planning.py
@@ -0,0 +1,21 @@
+"""
+Test of ACO path planning and navigation simulation
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+from pathlib import Path
+import sys
+
+sys.path.append(
+    str(Path(__file__).absolute().parent)
+    + "/../src/simulations/path_planning/aco_path_planning"
+)
+import aco_path_planning  # noqa: E402
+
+
+def test_simulation():
+    aco_path_planning.show_plot = False
+
+    aco_path_planning.main()
diff --git a/test/test_q_learning_path_planning.py b/test/test_q_learning_path_planning.py
new file mode 100644
index 0000000..b25ea3c
--- /dev/null
+++ b/test/test_q_learning_path_planning.py
@@ -0,0 +1,21 @@
+"""
+Test of Q-learning path planning and navigation simulation
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+from pathlib import Path
+import sys
+
+sys.path.append(
+    str(Path(__file__).absolute().parent)
+    + "/../src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning"
+)
+import q_learning_path_planning  # noqa: E402
+
+
+def test_simulation():
+    q_learning_path_planning.show_plot = False
+
+    q_learning_path_planning.main()