改进蜉蝣算法的移动机器人路径规划研究OA北大核心CSTPCD
针对传统蜉蝣算法在机器人路径规划领域应用时存在收敛速度较慢、精度差、稳定性不足等问题,提出了一种改进的蜉蝣算法。该算法引入了一种动态参数调整策略,使算法局部搜索与全局搜索能力达到更好的平衡,并融合了莱维飞行策略与跳出策略,避免了算法陷入局部最优。在20×20的地图环境下对改进的蜉蝣算法进行20次随机仿真实验,仿真表明本算法在求解精度和求解速度上均有较显著提升。同时,为进一步验证本文改进蜉蝣算法的可靠性和有效性,在30×30的栅格地图环境下对改进蜉蝣算法进行20次随机仿真实验,结果表明改进蜉蝣算法在可靠性和稳定性上也有所提升。
邹阿威;王雷;李伟民;李凡;蔡劲草;王海;谭铁龙;桂劲松
安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖241000芜湖柯埔智能装备有限公司,安徽芜湖241000芜湖锐龙机器人科技有限公司,安徽芜湖241000
计算机与自动化
改进蜉蝣优化算法路径规划莱维飞行自适应参数调整策略
《机械科学与技术》 2024 (11)
P.1993-1999,7
安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxbjZD2022023)安徽工程大学-鸠江区产业协同创新专项(2022cyxtb6,2022cyxtb4)安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放研究项目(JCKJ2021A06)芜湖市科技计划(2022jc26)机器视觉检测安徽省重点实验室开放基金项目(KLMVI-2024-HIT-15)。
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