基于鹈鹕优化算法的核环境巡检机器人路径规划

作者：张洁

来源：机械设计与研究, 2023, 39(03): 27-34.

DOI：10.13952/j.cnki.jofmdr.2023.0091

• 鹈鹕优化算法
• 核环境
• 巡检机器人
• 路径规划

为提高核环境巡检机器人路径规划的效果，将一种新型智能优化算法—鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm, POA)应用于解决该问题，并进行了实例分析。介绍了POA基本原理，给出了算法主要流程；利用4个基准测试函数对POA性能进行了验证，并与另外3种典型优化算法进行了对比分析；构建了简单和复杂的核巡检机器人两种工作环境，利用POA进行路径规划。结果表明，POA算法的寻优精度更高且计算稳定性好，在耗时更少的情况下，可以获得更短的移动路径，具有一定的优势。

• 单位
  郑州旅游职业学院