基于改进灰狼优化算法的机器人全局路径规划

本文提出一种改进的灰狼优化算法,用于解决路径规划中机器人容易陷入局部最优以及收敛速度慢的问题。首先,创建了一个二维空间模型,来模仿机器人的路径规划过程。为了加强算法的全局搜索性能,在全局搜索阶段的位置更新公式中引入了动态扰动系数,并将位置更新公式中的控制参数由线性递减改进为非线性递减。其次,本文还在局部搜索阶段引入了反向学习选择策略,以平衡灰狼种群的多样性和算法的局部挖掘能力,提高了算法的收敛精度。选择8种常见测试函数进行检验,数据结果表明了改进算法的有效性。最后将改进后的灰狼优化算法与原始灰狼优化算法、粒子群算法进行了对比实验,数据显示在简单、一般、复杂环境下,改进后的平均路径距离较改进前分别缩短了11.99%、7.79%、5.78%,平均迭代次数分别降低了75.63%、59.78%、43.67%,表明改进后的算法在最优距离和避障效果等方面都明显优于其他对比算法。