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基于情景萤火虫算法的机器人路径规划
罗天洪, 梁爽, 何泽银, 张霞
计算机应用
2017, 37 (12):
3608-3613.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3608
针对传统非结构环境下路径规划时机器人运动状态振荡和适应性差等问题，提出了一种基于情景萤火虫算法（SGSO）的机器人路径规划策略。该算法基于混沌系统的规律性、随机性和历遍性以实现初始化，并利用黄金比分割法进行后期优化，以提高种群的多样性，抑制算法的早熟和局部收敛；同时，引入关于萤火虫"天敌"的情景理解，改进萤火虫种群的选择机制，解决萤火虫在非结构环境下寻迹过程中的搁浅现象，增强了算法的适应性和鲁棒性。四个测试函数的仿真实验结果表明，所提算法的求解精度、收敛效率优于基本萤火虫种群优化（GSO）算法；将该算法应用于非结构环境下移动机器人的路径规划中，检测结果表明，基于SGSO的规划路径更短，且转角处更光滑，有效避免了机器人大角度转向对动力系统造成的额外负荷，验证了所提算法的可行性和有效性。
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