典型文献
基于改进烟花算法的机器人路径规划
文献摘要：
为改善基本烟花算法路径规划过程中有收敛速度慢、搜索空间小、易陷入局部极值等不足,提出一种融合竞争学习的导向烟花算法.在烟花爆炸的过程中利用优势烟花进行信息更新,设计了一种自适应策略,动态地调整优势烟花的爆炸范围;并且在其中加入导向因子对劣势烟花的迭代进化进行指引,从而提高算法的寻优效率;另外,为了提升烟花算法的局部及全局性,利用自由变异策略代替原有的变异方法;最后,在选择策略中提出了一种竞争学习机制,提高收敛效果.仿真结果表明,改进后的烟花算法与基本烟花算法相对比,路径各项指标均得以提升且平滑度更高,因此更加适应机器人作业环境.
文献关键词：
竞争学习策略;导向因子;烟花算法;移动机器人;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
莫海宁;钟友坤
作者机构：
广西科技大学宏达威爱科技学院,柳州 545006;河池学院数理学院,宜州 546300
文献出处：
引用格式：
[1]莫海宁;钟友坤-.基于改进烟花算法的机器人路径规划)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(07):34-37
A类：
竞争学习策略
B类：
改进烟花算法,机器人路径规划,划过,收敛速度,速度慢,搜索空间,局部极值,烟花爆炸,信息更新,自适应策略,导向因子,优效,全局性,变异策略,选择策略,学习机制,收敛效果,作业环境,移动机器人
AB值：
0.300181
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