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基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划方法
甘福宝，王仲阳，连寅行，张少文，兰世豪
安徽理工大学
2024-08-22
提出基于改进灰狼优化（ＩＧＷＯ）算法的移动机器人路径规划方法。首先，将均匀分布空间与伪反向学习策略相结合，进行灰狼种群初始化；其次提出非线性收敛因子改进策略，使算法的前段搜索和后段寻优过程更容易得到平衡；接着，融合布谷鸟搜索（ＣＳ）算法搜索机制，更新灰狼个体位置，提高算法的全局寻优能力；最后，选用４个标准测试函数进行改进前后的测试对比实验，以及在栅格地图上进行路径规划仿真对比实验。实验结果表明，ＩＧＷＯ算法在测试函数上表现能更快收敛性、寻优结果更精确；路径规划仿真实验结果表明，ＩＧＷＯ算法的最短路径长度、平均路径长度、路径长度标准差均优于传统ＧＷＯ算法。
  • 机器人
  • 算法
被引用: 386次
年份: 2024年
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来源期刊
内容目录

  • 引言

  • 1、ＧＷＯ算法

  • 2、ＩＧＷＯ算法

    • 2.1 种群初始化

    • 2.2 非线性收敛因子改进策略

    • 2.3 引入ＣＳ算法改进位置更新策略

    • 2.4 算法流程及步骤

  • 3、仿真实验结果与分析

    • 3.1 标准测试函数实验

    • 3.2 路径规划仿真实验

  • 4、结论

核心点推荐
  • 灰狼优化算法
  • 移动机器人
  • 路径规划
  • 非线性收敛因