文档名：用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法
摘要：针对蛇优化(SO)算法在路径规划过程中存在搜索效率比较低、收敛速度慢且寻优精度低等问题,提出了一种改进的蛇优化算法(GLSOA).在全局勘探阶段采用莱维飞行扰动策略,以扩大算法搜索范围并丰富其种群多样性.同时,使用非线性收敛因子调节环境温度变化,以平衡算法的全局探索和局部开发能力.然后,在局部搜索阶段引入局部混沌搜索策略,以扩大混沌空间的搜索范围,提高算法的局部开发能力.最后,采用黄金正弦机制指引种群位置更新,缩小搜索范围,提高算法收敛精度和速度.仿真结果表明,改进的算法有效缩短了路径规划长度,算法的性能有了显著性的提高.
作者：陆顺意 何庆 王艺蒙 李言博 Author：LUShunyi HEQing WANGYimeng LIYanbo
作者单位：贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025香港理工大学电子计算学系,中国香港999077
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：TP242
关键词：蛇优化算法 非线性收敛因子 莱维飞行 Tent混沌搜索 黄金正弦策略 机器人路径规划
Keywords：snakeoptimization(SO)algorithm nonlinearconvergencefactor Lévyflight TentChaoticsearch goldensinestrategy robotpathplanning
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：国家自然科学基金，贵州省科技计划资助项目用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(12)陆顺意 何庆 王艺蒙 李言博针对蛇优化(SO)算法在路径规划过程中存在搜索效率比较低、收敛速度慢且寻优精度低等问题,提出了一种改进的蛇优化算法(GLSOA).在全局勘探阶段采用莱维飞行扰动策略,以扩大算法搜索范围并丰富其种群多样性.同时,使用非线...参考文献和引证文献
参考文献
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