文档名：改进海洋捕食者算法的机器人路径规划研究
摘要：为解决海洋捕食者算法(MPA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进海洋捕食者算法(IMPA).引入Logistic混沌映射初始化种群,增加捕食者种群多样性;基于当前迭代次数t的自适应移动步长动态调整策略,增强算法逃离局部最优的能力;在IMPA迭代后期,加入中垂线算法(MA),基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快更新捕食者的位置,增强算法的寻优速度和寻优精度,避免算法陷入局部最优.最后通过改变IMPA阶段转换寻优过程,进一步平衡搜索过程,加强全局与局部适应性.选用6个基准测试函数对算法性能进行测试,测试结果显示:IMPA收敛速度更快,收敛精度更高;最后将改进算法应用于移动机器人路径规划,仿真结果表明:该算法规划的路径长度更短,搜索效率更高.
Abstract：Thispaperproposesamulti-strategyImprovedMarinePredatorAlgorithm(IMPA)toaddresstheMarinePredatorAlgorithm's(MPA)problemsofslowconvergence,lowconvergenceaccuracy,andtendencytofallintolocaloptimum.Theproposedalgorithmintroducesalogisticchaoticmappingtoinitializethepopulationandincreasethediversityofthepredatorpopulation;anadaptivemovingstepdynamicadjustmentstrategybasedonthecurrentiterationnumbertenhancestheabilityofthealgorithmtoescapefromlocaloptimum;amid-pipelinealgorithm(MA)isaddedinthelateiterationofIMPA,andafreeparticlepositionupdatemethodbasedonthemid-pipelinestrategyacceleratesthepositionupdateofthepredatorandenhancesthealgorithm'saccuracyandoptimizationsearchspeed,avoidingfallingintolocaloptimum.Finally,thesearchprocessisfurtherbalancedandtheglobalandlocaladaptabilityisenhancedbychangingtheIMPAstagetotransformthesearchprocess.Sixbenchmarktestfunctionsareselectedtotesttheperformanceofthealgorithm.OurtestresultsshowIMPAconvergesfasterandachievesahigherconvergenceaccuracy.Finally,theimprovedalgorithmisappliedinmobilerobotpathplanning,andthesimulationresultsshowthealgorithmplansashorterpathandachievesahighersearchefficiency.
作者：黄训爱 杨光永 樊康生 徐天奇Author：HUANGXun'ai YANGGuangyong FANKangsheng XUTianqi
作者单位：云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500;云南省无人自主系统重点实验室,昆明650500
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：TP301.6
关键词：混沌映射 中垂线算法 移动步长 游离粒子 路径规划
Keywords：chaoticmapping verticalalgorithm movingstep freeparticle pathplanning
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，云南省教育厅科学研究基金项目，云南民族大学硕士研究生科研创新基金项目改进海洋捕食者算法的机器人路径规划研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)黄训爱 杨光永 樊康生 徐天奇为解决海洋捕食者算法(MPA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进海洋捕食者算法(IMPA).引入Logistic混沌映射初始化种群,增加捕食者种群多样性;基于当前迭代次数t的自适应移动步长动态调整策...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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