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摘要
针对避障研究中，基本蝙蝠理论过早收敛，容易达到局部极值点的问题，对其进行改进。改进方向主要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。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。同时采用边界再分配机制，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。最后，利用三次样条插值法将拐点平滑，形成一条光滑曲线。仿真表明，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，对机器人工作运行更为有利。
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单位长沙民政职业技术学院; 长沙师范学院
