路径规划问题的多策略改进樽海鞘群算法研究

TP181; 针对移动机器人寻找最优路径问题,提出了一种融合无标度网络、自适应权重和黄金正弦算法变异策略的樽海鞘群算法 BAGSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Scale-free of BA Network and Golden Sine).首先,生成一个无标度网络来映射跟随者的关系,增强算法全局寻优的能力,在追随者进化过程中集成自适应权重ω,以实现算法探索和开发的平衡;同时选用黄金正弦算法变异进一步提高解的精度.其次,对12个基准函数进行仿真求解,实验数据表明平均值、标准差、Wilcoxon检验和收敛曲线均优于基本樽海鞘群和其他群体智能算法,证明...

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Published in计算机科学 Vol. 51; no. z1; pp. 190 - 198
Main Authors 赵宏伟, 董昌林, 丁兵如, 柴海龙, 潘志伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 沈阳大学信息工程学院 沈阳 110044 2024
Subjects
黄金正弦算法
Salp swarm algorithm
Golden sine algorithm
Scale-free network
Self-adaption weighty
自适应权重
樽海鞘群算法
Route planning
无标度网络
路径规划
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ISSN1002-137X
DOI10.11896/jsjkx.230600083

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Summary:TP181; 针对移动机器人寻找最优路径问题,提出了一种融合无标度网络、自适应权重和黄金正弦算法变异策略的樽海鞘群算法 BAGSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Scale-free of BA Network and Golden Sine).首先,生成一个无标度网络来映射跟随者的关系,增强算法全局寻优的能力,在追随者进化过程中集成自适应权重ω,以实现算法探索和开发的平衡;同时选用黄金正弦算法变异进一步提高解的精度.其次,对12个基准函数进行仿真求解,实验数据表明平均值、标准差、Wilcoxon检验和收敛曲线均优于基本樽海鞘群和其他群体智能算法,证明了所提算法具有较高的寻优精度和收敛速度.最后,将BAGSSA应用于移动机器人路径规划问题中,并在两种测试环境中进行仿真实验,仿真结果表明,改进樽海鞘群算法较其他算法所寻路径更优,并具有一定理论与实际应用价值.
ISSN:1002-137X
DOI:10.11896/jsjkx.230600083