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题名基于复合混沌自适应麻雀搜索算法的路径规划
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作者
柯雨彤
汪洲
王伟森
邓贤发
梁金胜
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机构
重庆大学机械与运载工程学院
上汽通用五菱汽车股份有限公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第6期36-42,48,共8页
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文摘
为解决麻雀搜索算法在全局搜索与局部开发不协调及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略集成的复合混沌自适应麻雀搜索算法。通过融合混沌映射和折射反向学习策略进行种群初始化,结合周期性变化因子优化位置更新,并动态调整探索者与跟随者的比例,增强了算法的全局搜索能力并提高了收敛精度。随后选取7个标准测试函数与其他5种群智能优化算法从仿真实验角度证明了改进算法的有效性。并将其应用于移动机器人的路径规划,结果显示ICCA-SSA不仅能准确捕捉最优路径,还能保持路径长度的一致性和稳定性,生成的路径在平滑性、长度和转弯频率上均优于其他算法,展现出卓越的障碍物规避能力,能提供高效且可靠的解决方案。
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关键词
麻雀搜索算法
路径规划
混沌映射
反向学习
自适应调整策略
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Keywords
sparrow search algorithm
route planning
chaotic mapping
reverse learning
adaptive adjustment strategy
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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