【摘 要】
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为改善基本烟花算法路径规划过程中有收敛速度慢、搜索空间小、易陷入局部极值等不足，提出一种融合竞争学习的导向烟花算法。在烟花爆炸的过程中利用优势烟花进行信息更新，设计了一种自适应策略，动态地调整优势烟花的爆炸范围；并且在其中加入导向因子对劣势烟花的迭代进化进行指引，从而提高算法的寻优效率；另外，为了提升烟花算法的局部及全局性，利用自由变异策略代替原有的变异方法；最后，在选择策略中提出了一种竞争学习机
【基金项目】
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广西省级重点研发计划（桂科AB17292053）； 教育部产学合作协同育人项目（202002056051）；
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为改善基本烟花算法路径规划过程中有收敛速度慢、搜索空间小、易陷入局部极值等不足，提出一种融合竞争学习的导向烟花算法。在烟花爆炸的过程中利用优势烟花进行信息更新，设计了一种自适应策略，动态地调整优势烟花的爆炸范围；并且在其中加入导向因子对劣势烟花的迭代进化进行指引，从而提高算法的寻优效率；另外，为了提升烟花算法的局部及全局性，利用自由变异策略代替原有的变异方法；最后，在选择策略中提出了一种竞争学习机制，提高收敛效果。仿真结果表明，改进后的烟花算法与基本烟花算法相对比，路径各项指标均得以提升且平滑度更高，因此更加适应机器人作业环境。
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