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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
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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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
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