典型文献
基于神经网络改进的HHO算法AGV路径规划
文献摘要：
针对传统哈里斯鹰优化算法(HHO)在AGV路径规划中,复杂环境收敛过慢,动态环境规划成功率低的问题,对其进行改进.首先,用可视图法构建静态地图,基于神经网络描述动态环境,实现初步规划与碰撞检测,并引入贝塞尔曲线对路径逐步平滑;其次,引入双曲正切与正弦波动的动态能量方程进行非线性化处理,平衡了全局探测和局部寻优两个阶段,避免过早陷入局部最优,扩大了搜索范围,提高了解的精度;最后,将综合改进前后的HHO算法运用于不同障碍环境测试对比.仿真结果表明,改进后的算法各项指标得以提升,路径更短更加平滑,在AGV复杂动态的实际工作环境有很好的适应性.
文献关键词：
哈里斯鹰优化算法;神经网络;AGV;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
苗振腾;王威;王俊鹏
作者机构：
广东碧桂园职业学院机器人技术系,清远 511510;广州应用科技学院人工智能与电气学院,广州 511370;西北工业大学材料科学与工程学院,西安 710129
文献出处：
引用格式：
[1]苗振腾;王威;王俊鹏-.基于神经网络改进的HHO算法AGV路径规划)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(09):20-23,28
A类：
B类：
HHO,AGV,路径规划,哈里斯鹰优化算法,复杂环境,过慢,动态环境,环境规划,划成,可视图法,静态地图,碰撞检测,贝塞尔曲线,步平,双曲,正切,正弦波,动态能量,能量方程,线性化处理,过早,局部最优,搜索范围,进前,算法运用,环境测试
AB值：
0.407063
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