【摘 要】
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针对传统群智能优化算法易陷入局部最优且不易解决复杂障碍物环境中多任务目标遍历路径规划问题,提出一种改进的灰狼优化算法与随机扩展树算法相结合的多任务目标遍历方法。
【基金项目】
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天津市自然科学基金(18JCYBJC16500),河北省自然科学基金(E2016202341)
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针对传统群智能优化算法易陷入局部最优且不易解决复杂障碍物环境中多任务目标遍历路径规划问题,提出一种改进的灰狼优化算法与随机扩展树算法相结合的多任务目标遍历方法。在传统灰狼优化算法中引入非线性收敛因子以平衡全局搜索与局部开发的能力,引入布谷鸟搜索算法进行二次种群位置更新,以避免寻优陷入局部最优的情况。通过改进的灰狼优化算法对多任务目标进行遍历,求解出多任务目标搜索顺序,再通过快速扩展随机树算法根据遍历顺序避障,逐一到达任务目标规划出行走路径。实验表明,改进的灰狼优化算法模型求解能力更强,遍历路径规划更短,改
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