基于增强型果蝇算法的智能车移动路径规划

摘要

针对果蝇算法(FOA)存在易陷入局部最优、后期搜索精度不高等问题,提出基于增强型果蝇算法(EFOA)的智能车移动路径规划方法。相比于FOA,EFOA改变了果蝇个体的位置更新方式,即在寻找到当次迭代中最优果蝇个体所在的位置后,其余果蝇个体并不直接聚集到该位置,而是缓慢向当次迭代中最优个体所在的位置靠近,增强了果蝇种群的多样性。3种测试函数的对比分析结果表明:EFOA的寻优进度、寻优速度和寻优稳定性比FOA更优;3种智能车不同行驶环境的路径规划实例表明:EFOA在耗时较少的情况下,可获得比其他几种方法更短的移动路径。