【摘 要】
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针对人工蜂群算法用于图书馆服务机器人路径规划中效果不理想的现状，研究了一种在收敛速度、寻优精度、规划效率和扩展性等综合性能上更优的路径规划方法。该方法使用反向学习策略和全局搜索机制对基本人工蜂群算法进行改进，平衡算法的全局开发和局部勘探能力。其次在路径规划过程中使用三次样条插值对路径进行平滑。最后，在简单和复杂环境设置中对所提算法进行仿真。实验结果表明，相比于对比算法，所提算法能够找到最短的无障碍
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402262）； 教育部协同育人项目（201902037048）；
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针对人工蜂群算法用于图书馆服务机器人路径规划中效果不理想的现状，研究了一种在收敛速度、寻优精度、规划效率和扩展性等综合性能上更优的路径规划方法。该方法使用反向学习策略和全局搜索机制对基本人工蜂群算法进行改进，平衡算法的全局开发和局部勘探能力。其次在路径规划过程中使用三次样条插值对路径进行平滑。最后，在简单和复杂环境设置中对所提算法进行仿真。实验结果表明，相比于对比算法，所提算法能够找到最短的无障碍路径。
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