用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)12-0127-03

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用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法

更新时间：2025-09-11

- 用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法
- Issue 12, Pages: 127-129+133(2023)
- 作者机构：
  
  1. 贵州大学大数据与信息工程学院
  2. 香港理工大学电子计算学系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)12-0127-03
  CLC： TP18;TP242
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (12): 127-129+133.
DOI：

[J]. 2023, (12): 127-129+133. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)12-0127-03.

摘要

针对蛇优化(SO)算法在路径规划过程中存在搜索效率比较低、收敛速度慢且寻优精度低等问题，提出了一种改进的蛇优化算法(GLSOA)。在全局勘探阶段采用莱维飞行扰动策略，以扩大算法搜索范围并丰富其种群多样性。同时，使用非线性收敛因子调节环境温度变化，以平衡算法的全局探索和局部开发能力。然后，在局部搜索阶段引入局部混沌搜索策略，以扩大混沌空间的搜索范围，提高算法的局部开发能力。最后，采用黄金正弦机制指引种群位置更新，缩小搜索范围，提高算法收敛精度和速度。仿真结果表明，改进的算法有效缩短了路径规划长度，算法的性能有了显著性的提高。

Abstract

关键词

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