典型文献
基于改进蝙蝠算法的水下机器人避障路径优化方法
文献摘要：
针对水下机器人避障研究中基本蝙蝠理论过早收敛,容易达到局部极值点的问题,对其进行了改进.改进方向主要是在算法中以线性渐变方式调节响度和脉冲发射率,通过脉冲发射率的大小控制蝙蝠进行全局搜索或局部精确搜索,优化了收敛速度慢的问题,缩短了机器人的路径定位时间.在局部寻优阶段融合高斯柯西变异策略,前期利用柯西函数两翼高概率特性产生广范围随机数,扩大算法搜索范围,后期利用高斯函数中间概率高、两端概率低的特性进行精准定位,保证机器人全局最优路径规划的同时,提高了局部精度.同时采用界限随机重置机制,优化了蝙蝠在边界聚集带来的种群多样性不足问题,提高收敛效率,满足了机器人实际定位有效性.通过数值模拟的方法建立水下三维模型,分别利用改进算法和基本蝙蝠算法进行路径规划,模拟表明,改进后的蝙蝠算法相较于基本蝙蝠算法各项指标得以提升,对水下机器人工作运行的避障能力更强,路径规划平顺且长度短.
文献关键词：
改进蝙蝠算法;水下机器人;高斯柯西变异;界限随机重置;数值模拟
中图分类号：
作者姓名：
龚成勇;刘康;曾永亮
作者机构：
兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃 兰州730050;兰州理工大学黄河流域水生态与水工程研究院,甘肃兰州730050
文献出处：
引用格式：
[1]龚成勇;刘康;曾永亮-.基于改进蝙蝠算法的水下机器人避障路径优化方法)[J].探测与控制学报,2022(04):118-122,128
A类：
高斯柯西变异,界限随机重置
B类：
改进蝙蝠算法,水下机器人,机器人避障,避障路径,路径优化,过早收敛,局部极值,极值点,改进方向,线性渐变,响度,脉冲发射,发射率,全局搜索,收敛速度,速度慢,定位时间,变异策略,两翼,概率特性,搜索范围,高斯函数,精准定位,全局最优,最优路径规划,种群多样性,不足问题,收敛效率,改进算法,平顺
AB值：
0.287168
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