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混合改进人工蜂群算法的机器人路径规划研究

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传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足.针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法.新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入局部最优等缺陷将Levy分布与柯西变异算子引入标准人工蜂群算法中,新算法用Levy分布产生的步长取代食物源更新公式中的随机步长,在随机搜索策略中运用柯西分布的特点进行全局搜索.实验结果表明,改进后的算法在求解机器人运动路径时能够有效提高搜索效率和精度,新算法具有可行性和有效性.
Research on Robot Path Planning Based on Hybrid Improved Artificial Bee Colony Algorithm

陈信华、孟冠军、张伟、张磊

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合肥工业大学机械工程学院,安徽合肥 230009

路径规划 混合改进人工蜂群算法 人工势场法 Levy分布 柯西变异算子

安徽省科技攻关计划江苏省科技计划

1604a0902181BE2017101

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.377(7)
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