摘要
针对传统避障算法搜索空间复杂、易陷入局部极值、避障效率低下等问题,提出了一种融合多种改进策略的人工蜂鸟算法。首先,利用Liebovitch映射生成初始候选解,从而提升人工蜂鸟种群的丰富性;其次,利用群体上个体间的差异变异对个体进行扰动,从而保留优质个体,引导搜索过程逼近全局最优解,避免过早收敛;然后,在引导觅食阶段引入黄金正弦因子,有利于缩小蜂鸟种群搜索范围,提高收敛精度和速度;最后,进行机器人避障仿真实验。实验结果表明,IAHA算法各项指标均优于其他算法,具有更好的优化性能,同时提高了机器人避障效率。
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