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基于改进麻雀搜索的移动机器人路径规划算法研究

基于改进麻雀搜索的移动机器人路径规划算法研究

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作者：杨超沈阳大学

学位级别：硕士

随着人工智能的迅速发展,移动机器人的研究成为备受关注的热门话题。在移动机器人的自主移动过程中,路径规划作为至关重要的一环,备受研究学者们的关注。然而,随着路径规划问题的复杂性和约束性逐渐凸显,传统的算法已经无法满足实际需求... 详细信息

随着人工智能的迅速发展,移动机器人的研究成为备受关注的热门话题。在移动机器人的自主移动过程中,路径规划作为至关重要的一环,备受研究学者们的关注。然而,随着路径规划问题的复杂性和约束性逐渐凸显,传统的算法已经无法满足实际需求,研究人员们正在积极寻求新的方法和技术来解决这些问题。因此,以麻雀搜索算法这一类群智能优化算法为解决此类问题提供了崭新的方向和思路,群智能算法具有控制参数少,结构简单等优势,但是仍然存在易陷入局部最优等缺点,在求解复杂的路径规划问题时难以得到满意的效果,为了能够寻求到更为满意的解,本文提出了两种麻雀搜索算法的改进方式面对复杂程度不同的优化问题,不仅在公共数据集上验证了改进算法有效性,而且通过移动机器人的二维,三维路径规划问题验证了改进算法的实用性,本文的主要研究工作如下:(1)针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)在移动机器人路径规划问题中全局寻优能力不足,难以跳出局部最优的问题,进行了细致的分析和研究,提出了一种基于蝠鲼螺旋觅食改进的混沌麻雀搜索算法(Manta Rays Chaos Sparrow Search Algorithm,MSSA)。首先克服了传统的低维混沌映射遍历性不强,分散性差的问题,提出了一种高维的Logistic-sine-cosine混沌映射,并融合精英反向学习方法挑选前一半的合并种群提高种群多样性,为后续迭代寻优做好准备,实验证明,这种混合策略在减少无效麻雀个体方面优于随机初始化后的种群。在警戒者更新阶段,提出了一种将蝠鲼优化算法中蝠鲼的觅食行为改进的麻雀警戒者更新公式,麻雀围绕最佳食物来源进行搜索,这使得麻雀搜索算法探索最优解的能力增强。为了提高算法寻优的稳定性,接着提出了一种混合高斯变异和Logistic混沌扰动策略,进一步提高了算法的性能。随后,使用12个常用的基准测试函数和Wilcoxon秩和检验,以及三个带有约束的工程优化问题,将MSSA与其他原始算法和先进的改进算法进行了比较,证明了MSSA具有更高的精度和收敛性能,证明了其可行性。最后,在二维栅格路径规划实验中进行算法的实用性验证,获得了较优的结果,相较于原始算法具有一定的优势,验证了其实用性。(2)为了进一步解决更为复杂的移动机器人路径规划问题,将二维的路径规划问题提升到解决三维空间的移动机器人路径规划问题,需要应对更多的约束条件,因此提出了一种多策略平衡进阶学习的麻雀搜索算法(Balanced Advanced Learning Sparrow Search Algorithm,BALSSA)。为了在算法中实现探索和开发之间的平衡,提出了一种自适应权重的跳跃机制及自杀变异扰动以此来平衡算法的探索和开发,接着提出了一种平衡进阶学习来提高SSA的进化学习能力,帮助算法及时跳出局部最优,然后提出了一种螺旋因子改进的渐进式学习来提高个体之间的互学习性能,在23个基准测试函数,CEC2017和CEC2022测试集上与近些年来的算法以及提出的算法变体进行了比较,结果表明BALSSA具有更好的寻优性和鲁棒性。最后将提出的BALSSA应用于移动机器人三维环境下的路径规划中,与近些年的变体SSA进行比较,BALSSA展现出更加稳定和精确的寻优性能,以此来验证改进算法的实用性。

关键词：麻雀搜索算法蝠鲼螺旋觅食平衡进阶学习螺旋渐进学习路径规划智能优化算法

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