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多策略混合山地瞪羚优化器在机器人路径规划问题中的应用
被引量：
1
1
作者
金煦
莫愿斌
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第3期803-821,共19页
针对机器人导航系统设计寻优路径中存在局部最优和过早收敛的问题,提出一种基于山地瞪羚优化器(mountain gazelle optimizer,MGO)的多策略混合山地瞪羚优化器(multi-strategy hybridMGO,HMGO)改进算法。利用准反向学习策略优化种群初始...
针对机器人导航系统设计寻优路径中存在局部最优和过早收敛的问题,提出一种基于山地瞪羚优化器(mountain gazelle optimizer,MGO)的多策略混合山地瞪羚优化器(multi-strategy hybridMGO,HMGO)改进算法。利用准反向学习策略优化种群初始化以确保其广泛性,引入动态自适应密度因子调整优化机制参数,结合算术优化策略和正余弦思想进行随机扰动。通过消融实验、13个基准测试函数以及对二维和三维空间机器人路径规划问题的求解进行仿真实验,结果表明:HMGO在效率和稳定性上有优势且该算法求解此问题是有效的。
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关键词
路径规划
山地瞪羚优化器
准反向学习
动态自适应密度因子
算术优化
正余弦思想
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职称材料
基于多策略改进的蜜獾优化算法
被引量：
7
2
作者
徐碧阳
覃涛
+2 位作者
魏巍
范圆成
杨靖
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期753-762,共10页
针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子...
针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子和黄金正弦策略,快速切割解空间,平衡全局搜索与局部搜索,提升寻优效率;然后,引入柯西变异策略,优化最优解,避免算法陷入局部最优.为验证算法的性能,选取7种智能算法与IHBA对比,对10个经典测试函数进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验,仿真结果表明IHBA算法的收敛速度和寻优精度都得到了提升;最后,将IHBA用于求解2个实际的工程优化问题,仿真结果表明IHBA在解决工程优化问题时具有较好的鲁棒性和实用性.
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关键词
蜜獾算法
Sobol序列
动态自适应密度因子
黄金正弦策略
柯西变异策略
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职称材料
题名
多策略混合山地瞪羚优化器在机器人路径规划问题中的应用
被引量：
1
1
作者
金煦
莫愿斌
机构
广西民族大学人工智能学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第3期803-821,共19页
基金
国家自然科学基金(21466008)
广西自然科学基金(2019GXNSFAA185017)
广西民族大学科研项目(2021MDKJ004)。
文摘
针对机器人导航系统设计寻优路径中存在局部最优和过早收敛的问题,提出一种基于山地瞪羚优化器(mountain gazelle optimizer,MGO)的多策略混合山地瞪羚优化器(multi-strategy hybridMGO,HMGO)改进算法。利用准反向学习策略优化种群初始化以确保其广泛性,引入动态自适应密度因子调整优化机制参数,结合算术优化策略和正余弦思想进行随机扰动。通过消融实验、13个基准测试函数以及对二维和三维空间机器人路径规划问题的求解进行仿真实验,结果表明:HMGO在效率和稳定性上有优势且该算法求解此问题是有效的。
关键词
路径规划
山地瞪羚优化器
准反向学习
动态自适应密度因子
算术优化
正余弦思想
Keywords
path planning
mountain gazelle optimizer(MGO)
quasi-reverse learning
dynamic adaptive density factor
arithmetic optimization techniques
sine and cosine strategy
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于多策略改进的蜜獾优化算法
被引量：
7
2
作者
徐碧阳
覃涛
魏巍
范圆成
杨靖
机构
贵州大学电气工程学院
中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司
中国电建集团贵州工程有限公司
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期753-762,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61640014)资助
贵州省教育厅创新群体项目(黔教合KY字[2021]012)资助
+3 种基金
贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑[2022]一般017,[2019]2152)资助
贵州省教育厅工程研究中心项目(黔教技[2022]043)资助
贵州省科技基金项目(黔科合基础[2020]1Y266)资助
物联网理论与应用案例库项目(KCALK201708)资助.
文摘
针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子和黄金正弦策略,快速切割解空间,平衡全局搜索与局部搜索,提升寻优效率;然后,引入柯西变异策略,优化最优解,避免算法陷入局部最优.为验证算法的性能,选取7种智能算法与IHBA对比,对10个经典测试函数进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验,仿真结果表明IHBA算法的收敛速度和寻优精度都得到了提升;最后,将IHBA用于求解2个实际的工程优化问题,仿真结果表明IHBA在解决工程优化问题时具有较好的鲁棒性和实用性.
关键词
蜜獾算法
Sobol序列
动态自适应密度因子
黄金正弦策略
柯西变异策略
Keywords
honey badger algorithm
Sobol
dynamic adaptive density factor
golden sine algorithm
cauchy variation strategy
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多策略混合山地瞪羚优化器在机器人路径规划问题中的应用
金煦
莫愿斌
《系统仿真学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多策略改进的蜜獾优化算法
徐碧阳
覃涛
魏巍
范圆成
杨靖
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
7
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职称材料
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