針對(duì)靜態(tài)環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題,考慮到標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)存在收斂速度較慢且收斂效果不佳的缺點(diǎn),采用混沌初始化策略提高算法的尋優(yōu)能力,并融合3-opt局部搜索策略以提高算法的局部搜索能力,提出了一種改進(jìn)螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法(Improved Glowworm Swarm Optimization,IGSO),建立環(huán)境柵格圖,并采用GA、GSO和IGSO對(duì)兩種規(guī)模的柵格模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果證明了IGSO算法在求解該模型時(shí),在收斂速度和尋優(yōu)結(jié)果兩方面都優(yōu)于GSO和GA,驗(yàn)證了提出算法具有極好的收斂性和可行性。

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【部分圖文】：

圖2Logistic映射的概率分布圖詳細(xì)步驟如下:

rij=t(i)－t(j)(3)混沌初始化，選用Logistic映射，如式(4)所示:β(u+1)i=μi·β(u)i(1－β(u)i)(4)式中，用i表示混沌變量的序號(hào)，i=1，2，…，r;u表示種群序號(hào)，u=0，1，…，n;βi表示混沌變量，0≤βi≤1;μi表示吸引子。尤其....

圖3新坐標(biāo)系圖點(diǎn)構(gòu)路徑線段平行

3)混沌初始化，選用Logistic映射，如式(4)所示:β(u+1)i=μi·β(u)i(1－β(u)i)(4)式中，用i表示混沌變量的序號(hào)，i=1，2，…，r;u表示種群序號(hào)，u=0，1，…，n;βi表示混沌變量，0≤βi≤1;μi表示吸引子。尤其當(dāng)μi=4時(shí)，Logisti....

圖7三種算法的仿真結(jié)果及算法性能比較(10×10柵格環(huán)境)

第5期湯雅連，等:求解機(jī)器人路徑規(guī)劃的改進(jìn)螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法67機(jī)器人路徑規(guī)劃的結(jié)果分別如圖7(a)、7(b)和7(c)所示，由圖7(a)～(c)可知，相比GSO和GA，IGSO在進(jìn)行路徑規(guī)劃尋優(yōu)時(shí)，所用的步數(shù)最少，路徑最短。GA、GSO和IGSO求解障礙物占比14.5%的20×20....

圖8三種算法的仿真結(jié)果及算法性能比較(20×20柵格環(huán)境)

第5期湯雅連，等:求解機(jī)器人路徑規(guī)劃的改進(jìn)螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法67機(jī)器人路徑規(guī)劃的結(jié)果分別如圖7(a)、7(b)和7(c)所示，由圖7(a)～(c)可知，相比GSO和GA，IGSO在進(jìn)行路徑規(guī)劃尋優(yōu)時(shí)，所用的步數(shù)最少，路徑最短。GA、GSO和IGSO求解障礙物占比14.5%的20×20....

本文編號(hào)：3968983