基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划

摘要：

为改进人工鱼群算法在路径规划中的寻优作用,利用改进视觉范围和拥挤度因子函数,提高鱼群算法在机器人路径规划中的寻优工作.在传统鱼群算法中,视觉范围是恒定不变的.视觉范围决定寻优的全局和局部工作,拥挤度因子对算法收敛性具有影响.同时,在传统鱼群算法中,每次都选取最优解来执行,在栅格环境中往往会导致全局最优和局部最优互扰,导致路径规划不合理,为此,利用改进视觉范围拥挤度因子,同时记录可行解,当存在鱼群找到目标点时,就记录下找到目标点的鱼群轨迹,形成路径规划的可行解,在可行解中,选取路径最短为最优,保证路径的规划的合理性.与传统鱼群算法对比,证实研究算法在路径规划中具有更好的寻优工作,通过MATLAB仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性.

关键词：路径规划、人工鱼群算法、改进视觉范围、拥挤度因子

所属期刊栏目：20

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：广东海洋大学寸金学院重点建设学科;广东海洋大学寸金学院研究团队项目

在线出版日期：2020-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9445-9449