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题名多策略改进黑翅鸢算法的机器人路径规划研究
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作者
吴立煌
杨光永
徐天奇
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机构
云南民族大学电气信息工程学院
云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室
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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8期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61761049)
云南民族大学研究生科研创新基金项目(2025SKY024)。
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文摘
为了解决黑翅鸢算法(BKA)全局搜索能力不足、收敛速度慢的问题,提出一种多策略改进黑翅鸢算法(IBKA),引入Halton序列初始化种群来减少种群在空间的聚集现象,提高搜索效率,在黑翅鸢攻击行为中,位置更新策略采用了JAYA算法的原理,靠近领导者和远离失败者,不仅整合了随机探索,还利用了种群中的最优与最差解,从而促进算法向最优解更快收敛。最后在算法的迭代末期采用平滑变异开发(SES),增强种群的多样性并实现探索与开发之间的平衡。防止了算法过早地陷入局部最优状态,还通过动态调整变异率及进行严格的边界检查和适应度评估,自适应地在全局探索与局部开发之间实现平衡,从而持续提升解的质量并优化算法的搜索效率。在仿真实验上先是IBKA与BKA对比说明在高维数据处理上IBKA具有更优越的性能,接着采用6个基准测试函数对算法性能进行测试,测试收敛曲线图和箱线图结果显示:收敛速度更快,收敛精度更高;最后将改进算法应用于移动机器人路径规划仿真结果表明:该算法规划的路径长度更短,搜索效率更高。
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关键词
Halton初始化
JAYA算法
平滑变异开发
BKA算法
路径规划
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Keywords
Halton initialization
JAYA algorithm
smooth evolutionary strategy
BKA algorithm
path planning
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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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