用于移动机器人路径规划的增强型蛇优化算法

作     者：陆顺意 何庆 王艺蒙 李言博 LU Shunyi;HE Qing;WANG Yimeng;LI Yanbo

作者机构：贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 香港理工大学电子计算学系中国香港999077 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2023年第42卷第12期

页      面：127-129,133页

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62166006) 贵州省科技计划资助项目(黔科合支撑一般093,黔科合ZK字335) 

主　　题：蛇优化算法 非线性收敛因子 莱维飞行 Tent混沌搜索 黄金正弦策略 机器人路径规划 

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。