多策略改进蛇优化算法的机器人避障研究  

作　　者：张凯 

机构地区：[1]南京审计大学计算机学院,南京211815

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第4期104-107,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：为解决机器人避障时搜索效率差、收敛速度慢等问题,提出了一种多策略改进的蛇优化避障算法。首先,利用正交矩阵初始化整个种群,使种群解可以均匀分布于空间中。其次,设计了一种动态调整策略,用以调节算法中的两个阶段,取代原有的食物数量和温度阈值,使算法进行阶段的动态转换。最后,采用共有逆向选择策略取代原有算法的蛇个体更新方式,从而提高算法的收敛准确度及收敛速度。基于Matlab平台进行机器人避障仿真,结果表明,改进的蛇优化算法在机器人避障过程中,相比其他对比算法各项指标更优,寻优效率更高,可以有效提升机器人的避障效率。

关 键 词：蛇优化算法 正交矩阵 动态调节 共有逆向选择 机器人 避障 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]