基于自适应步长果蝇优化算法的无人车路径规划改进算法研究  

作　　者：陈雯琦 吕杰毅 

机构地区：[1]商丘工学院信息与电子工程学院,河南商丘476000

出　　处：《信息记录材料》2025年第4期90-92,共3页Information Recording Materials

摘　　要：针对传统果蝇算法在无人车路径规划中易陷入局部最优、搜索空间步长固定不变而无法求得最优解,以及路径安全性不足的问题,本文提出一种基于自适应步长果蝇优化算法(adaptive step fruit fly optimization algorithm,ASFOA)的无人车路径规划改进算法。首先,ASFOA通过引入自适应步长机制提高搜索效率、提升最优解质量。其次,为优化路径规划过程,ASFOA引入Dijkstra算法,有效地减少了计算量。最后,ASFOA引入避障算法,实现了更安全的路径规划。二维仿真环境实验结果表明,相较于传统的果蝇算法,ASFOA生成的路径更接近最优解,显著提升了避障性能,并且在减少转弯角度和拐点数目方面优于传统果蝇算法。此外,ASFOA展示出较低的适应度值和较快的收敛速度,显示出在路径优化中的高效性和适应性。综上,ASFOA为无人车路径规划提供了一个高效、可靠的解决方案。

关 键 词：无人车 果蝇算法 路径规划 人工势场算法 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]