基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划研究

为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制中引入势场作用,进而得到了一种改进人工蜂群的(improved artificial bee colony,IABC)算法。将IABC算法应用于路径规划,并利用Taguchi正交试验选取实验参数值与目标函数参数值进行基于ABC算法与IABC算法的路径规划对比实验,实验结果表明,IABC算法规划出的路径质量较佳,能够提升规划效率。