典型文献
改进麻雀搜索算法在三维路径规划中的应用
文献摘要：
为了提高麻雀搜索算法(SSA)在三维路径规划中的精度和搜索能力等性能,首先提出一种改进搜索策略的SSA*,SSA*有着较大的搜索范围和较快的收敛速度,能在规定的迭代次数内生成一条有效路径.其次,在SSA*的基础上,提出另外两种改进SSA来进一步提高SSA的性能,分别为蚁群优化-麻雀搜索算法(ACO-SSA*)与带有基于排序局部搜索(SLS)机制的SSA*-SLS.在ACO-SSA*中,种群中的个体采用蚁群优化算法来生成有效的初始路径,提高了初始解的质量,保证了寻径的稳定性和收敛精度.在SSA*-SLS中,通过引入一种基于排序的局部搜索机制SLS,帮助算法跳出局部最优,搜寻更佳的路径.最后,仿真结果表明,与传统ACO相比,所提算法有着更强的探索能力以及更高的搜索精度.
文献关键词：
路径规划;麻雀搜索算法;局部搜索;最优寻路
中图分类号：
作者姓名：
白文杰;贾新春;吕腾
作者机构：
山西大学 数学科学学院,山西太原 030006;山西大学 自动化与软件学院,山西太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]白文杰;贾新春;吕腾-.改进麻雀搜索算法在三维路径规划中的应用)[J].控制工程,2022(10):1800-1809
A类：
最优寻路
B类：
改进麻雀搜索算法,三维路径规划,SSA,搜索能力,搜索策略,搜索范围,收敛速度,迭代次数,ACO,局部搜索,SLS,蚁群优化算法,来生,初始解,收敛精度,搜索机制,跳出局部,局部最优,搜寻,探索能力
AB值：
0.257735
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