染色体重组鱼群算法的机器人导航路径规划
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简介
为了减少机器人导航路径的长度、提高导航路径规划的稳定性,提出了权值可调整染色体重组鱼群算法的导航路径规划方法。在环境建模方面,提出了边探索边建模方法,最大限度地保存了机器人工作空间。在路径规划方面,建立了机器人路径规划数学模型。在传统鱼群算法基础上进行了两点改进,一是提出了视觉范围和步长同步自适应调整方法,使算法探索能力和运动能力能够同步吻合调整,满足算法收敛和寻优要求;二是提出了权值可调整染色体重组方法,使鱼群能够跳出局部极值,向最优值区域靠近搜索,有利于提高算法寻优精度。同时使用改进鱼群算法与传统算法求解机器人路径规划模型,与传统鱼群算法相比,改进算法规划的最优路径长度减少了5.01%,耗时减少了约一倍,路径规划稳定性也优于传统算法。相关论文
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