基于改进乌燕鸥算法的移动机器人路径规划

为克服传统智能算法在解决复杂环境下移动机器人路径规划问题中存在的搜索效率慢和寻优精度低等不足,提出改进乌燕鸥优化算法(ISTOA)。以乌燕鸥算法(STOA)为基础,引入Circle混沌映射机制保证初始种群的质量,提升算法初期搜索效率。同时,提出旋转式翻筋斗搜索策略,对算法的扑食位置进行更新,提高了算法的局部寻优能力。在迁徙过程中,混合正弦控制非碰撞因子和自适应Lévy飞行策略平衡了算法的全局搜索和局部搜索。通过3种不同环境下移动机器人路径规划案例验证了改进乌燕鸥优化算法的有效性。结果表明:改进乌燕鸥优化算法可快速且稳定获得全局最优路径,整体寻优能力优于其他算法,有效地解决了移动机器人在复杂环境中的最优路径规划问题。

基于改进乌燕鸥算法的移动音乐机器人路径规划

移动音乐机器人最短路径规划是一个带有复杂约束和高维的非线性规划问题,标准的乌燕鸥算法求解此问题时,存在局部停滞不足导致其获得的最短路径精度较低。为此,设计一种改进的乌燕鸥算法。引入一种新颖的改进Logistic混沌映射种群初始化策略,增强算法迭代初期的寻优能力;采用非线性自适应Lévy飞行攻击位置更新方式,协调算法的全局搜索和局部开发能力之间的动态平衡;采用Lévy飞行和黄金正弦混合扰动策略,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明:与其他著名算法相比,该算法路径规划结果更优,寻优能力和搜索效率更强,可高效地处理复杂的移动音乐机器人路径规划问题,具有较强的适用性。