基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划

发布时间：2021-04-21 04:59

　　针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研究,并与基本灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法比较,仿真结果证明了算法的稳定性和收敛性,对路径规划领域有十分重要的研究意义。 

【文章来源】：电测与仪表. 2020,57(01)北大核心

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 灰狼优化算法
    1.1 基本灰狼优化算法
    1.2 改进灰狼优化算法
2 算法测试
3 移动机器人路径规划
    3.1 问题描述
        3.1.1 栅格模型
        3.1.2 避障处理
    3.2 路径规划
        3.2.1 路径的计算
        3.2.2 IGWO用于移动机器人路径规划步骤
    3.3 实验仿真
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰狼优化算法的长短期记忆网络在时间序列预测中的应用[J]. 王书芹,华钢,郝国生,谢春丽,刘海强.  中国科技论文. 2017(20)
[2]强化狼群等级制度的灰狼优化算法[J]. 张新明,涂强,康强,程金凤.  数据采集与处理. 2017(05)
[3]新型灰狼算法的粗糙集属性约简及应用[J]. 白建川,夏克文,牛文佳,武盼盼.  计算机工程与应用. 2017(24)
[4]基于遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 张燕,徐永毅.  电脑知识与技术. 2017(19)
[5]基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划[J]. 张文辉,林子安,刘彤,张延豪.  计算机仿真. 2016(12)
[6]基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划[J]. 王海泉,胡瀛月,廖伍代,闫同斌,王东云.  控制工程. 2016(09)
[7]新型灰狼优化算法在函数优化中的应用[J]. 罗佳,唐斌.  兰州理工大学学报. 2016(03)
[8]基于人工鱼群算法的煤矿救援机器人路径规划[J]. 姚正华,任子晖,陈艳娜.  煤矿机械. 2014(04)
[9]蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究[J]. 张银玲,牛小梅.  计算机仿真. 2011(06)
[10]基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略[J]. 李擎,徐银梅,张德政,尹怡欣.  北京科技大学学报. 2010(03)



本文编号：3151108