基于改进蝙蝠算法的移动机器人路径规划方法研究

摘要

针对智能算法解决移动机器人路径规划问题时存在的效率低下、易陷入局部最优等问题,将黄金正弦算法融合到蝙蝠算法中,提出一种具有快速收敛能力和全局搜索能力的混合算法.该算法利用黄金正弦对精英蝙蝠个体位置进行更新,增加算法寻优方式,提高收敛速度,同时使用平均种群位置对剩余个体进行引导,改善种群多样性;其次对最优个体分阶段进行单维和全维搜素,增加对最优解局部区域的搜索方式;最后引入删除操作,降低路径冗余度.仿真结果表明,改进算法规划的路径在长度和平滑度上都有很好的表现,对比其它几种算法,路径搜索需要的迭代次数更少.