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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119440026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510031002.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法是由段朋;叶凡;孟磊磊;桑红燕设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及移动机器人路径规划技术领域，特别是一种基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法。包括：初始化算法参数；初始化种群；雇佣蜂阶段，对种群中的每个解执行路径交叉、路径变异、路径缩短和路径安全操作；计算每个解的目标值，将种群分为非支配解集和被支配解集；跟随蜂阶段，基于协同的学习机制作用于非支配解集，基于支配指导的学习机制作用于被支配解集；合并非支配解集和被支配解集；侦查蜂阶段，使用个体重启策略作用于连续进化失败次数超过设定最大阈值的解；更新非支配解集，判断是否达到终止条件。本发明的应用，能够有效提高路径规划效率并增强路径质量。

本发明授权基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习进化算法的机器人多目标路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1，初始化算法参数，设置种群大小Ps、路径变异操作中连续变异失败的最大次数C mf、连续进化失败的最大次数C ef、截止运行时间； 步骤2，初始化种群，采用混合初始化策略生成Ps个初始解；其中，混合初始化策略的过程为，利用启发式算法生成第一个解，随后根据种群大小，使用快速探索随机树算法和空间分割方法生成剩余Ps-1个解；一个解表示一条路径，路径由离散序列表示，Path=[P 0,...,P i ,...,P n+1]，Path代表一条路径，P 0表示序列中第一个节点即起始节点，P n+1表示序列中最后一个节点即目标节点，表示一个中间节点，i表示中间节点的索引号，取值范围是1≤i≤n，n表示路径中间节点个数；每个解对应两个目标值，分别是路径长度和路径安全性；路径长度计算公式为，其中表示路径Path的长度，表示路径中连续两点之间的欧几里得距离；路径安全性的计算公式为，其中，表示路径的安全性，其中是配置空间中的一个障碍物，j表示障碍物的索引号，m是障碍物的数量，是配置空间中路径与障碍物之间的最小距离； 步骤3，雇佣蜂阶段，依次执行路径交叉操作、路径变异操作，对种群中的每个解进行探索，随机选择执行路径缩短操作或路径安全操作对解进化，接受进化后的解作为新解；其中， 将种群中的一个解作为路径交叉操作的第一个输入解，在种群中随机选择一个解作为第二个输入解，路径交叉操作步骤为，寻找两个输入解对应的离散序列中彼此之间距离最近的中间节点，并设寻找到的节点为第一个输入解中的与第二个输入解中的，其中，q为第二个输入解对应的序列中选中的节点索引，检查和之间的直线段是否与障碍物相交，如果不相交，则生成两个新解：第一个新解由第一个输入解对应序列的起始节点到节点的部分，拼接第二个输入解对应的序列从节点至目标节点的部分构成；第二个新解由第二个输入解对应序列的起始节点到节点的部分，拼接第一个输入解对应的序列从节点至目标节点的部分构成，对两个输入解和两个新解进行非支配排序，选择出非支配解，并从中随机选择一个解输出；如果相交，则直接输出第一个输入解； 路径交叉操作输出的解作为路径变异操作的输入解，路径变异操作的步骤为，设置一个计数器用于记录连续变异失败的次数，并将其初始值设为0，对输入解对应的序列中随机选择一个中间节点，并确定节点与周围障碍物之间的最小距离d min，在以节点为圆心，d min为半径的圆内随机生成一个新节点P new；检查节点P new与节点和节点节点之间直线段是否与障碍物相交，如果不相交，则新节点P new替代节点构成了新解，计算新解的目标值，若新解的目标值小于输入解的目标值，则输出新解，路径变异操作结束；若新解的目标值高于输入解的目标值，则计数器加一，重新产生新节点；如果相交，则计数器加一，重新产生新节点；当计数器达到连续变异失败的最大次数C mf且没有产生目标值更小的新解，则输出输入解； 路径变异操作输出的解作为路径缩短操作的输入解，路径缩短操作的步骤为，将输入解设置为新解；在新解对应的序列中随机选择两个不相邻的中间节点P x 和P y ，检查节点P x 和P y 之间的直线段是否与障碍物相交；若不相交，则删除节点P x 和P y 之间的节点，路径缩短操作结束，输出新解；若存在碰撞，则继续随机选择不相邻的中间节点，直到遍历所有不相邻的两个节点，输出新解； 路径变异操作输出的解作为路径安全操作的输入解，路径安全操作的步骤为，在输入解对应的序列中，相邻两个节点构成一条线段，寻找与障碍物距离最近的线段，并确定线段距离障碍物最近的位置设置为节点P nearest，确定P nearest距离最近的障碍物表面上的节点P obstacle；计算节点P nearest与节点P obstacle之间的距离d min，在以节点P nearest为起点，以为方向，距离节点P nearest d min的位置生成一个新的节点P new，检查节点P new与节点和节点之间的直线段是否与障碍物相交；若不相交，则将节点P new插入到节点和节点之间，构成新解，输出新解；若相交，则输出输入解； 步骤4，计算种群的解的目标值，对种群中的解进行非支配排序，将种群解分为非支配解集和被支配解集； 步骤5，跟随蜂阶段，使用两种自学习优化机制，包括基于协同的学习机制、基于支配指导的学习机制，分别作用于非支配解集、被支配解集，实现对解空间的深度搜索； 步骤6，合并非支配解集和被支配解集； 步骤7，侦查蜂阶段，使用个体重启策略作用于连续进化失败次数超过设定最大阈值的解，以增强种群活力； 步骤8，更新非支配解集，判断是否达到终止条件，若达到则结束进化，输出非支配解集，否则返回步骤3。

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