融合黄金人工鱼群和三次样条插值的机器人路径规划研究

A study on robot path planning incorporating golden artificial fis h swarm and cubic spline interpolation

原始鱼群算法中,觅食行为具有随机性,步长、拥挤度为固定数值,算法寻优效率低下,寻优范围固定,收敛速度慢且可能出现局部最优等局限性。为解决此问题,采用黄金正弦算子改进觅食行为,提高单条鱼寻优效率与寻优范围,通过拥挤度和步长自适应提升算法的探索和开发能力以及最优解的精度与迭代速度。同时,改进食物浓度,保证路径的可行性。通过仿真验证,与传统鱼群算法、分段自适应鱼群算法比较,证明本算法在路径长度和规划时间都有优势,证实了算法的有效性和稳定性。