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
纸质出版:2023
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陆顺意, 何庆, 王艺蒙, 等. 用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(12):127-129+133.
陆顺意, 何庆, 王艺蒙, 等. 用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(12):127-129+133. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)12-0127-03.
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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。
Snake Optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm[J]. Hashim Fatma A.;Hussien Abdelazim G..Knowledge-Based Systems,2022
Chimp Optimization Algorithm[J]. Khishe M.;Mosavi M.R..Expert Systems with Applications,2020
Golden Sine Algorithm: A Novel Math-Inspired Algorithm[J]. TANYILDIZI, E.;DEMIR, G..Advances in Electrical and Computer Engineering,2017
Grey Wolf Optimizer[J]. Seyedali Mirjalili;Seyed Mohammad Mirjalili;Andrew Lewis.Advances in Engineering Software,2014
基于改进麻雀搜索算法的移动机器人路径规划[J]. 戈一航;杨光永;于元滐;徐天奇;马晨浩.传感器与微系统,2023(07)
人工势场法在移动机器人路径规划中的改进[J]. 杜艺生;孙宁;宋莹.计算机系统应用,2023(09)
机器人路径规划中快速扩展随机树算法的改进研究[J]. 王硕;段蓉凯;廖与禾.西安交通大学学报,2022(07)
多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用[J]. 罗仕杭;何庆.计算机应用研究,2022(05)
基于改进双向A~*的移动机器人路径规划算法[J]. 王中玉;曾国辉;黄勃.传感器与微系统,2020(11)
基于线段检测的栅格地图划分方法[J]. 杨丰拓;杨杰.传感器与微系统,2020(10)
基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 王慧;王光宇;潘德文.传感器与微系统,2017(05)
莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用[J]. 卢玲;谢佳华.传感器与微系统,2015(11)
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