申请/专利权人：安徽工程大学

申请日：2022-12-03

公开（公告）日：2023-04-07

公开（公告）号：CN115933656A

主分类号：G05D1/02

分类号：G05D1/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.25#实质审查的生效;2023.04.07#公开

摘要：本发明公开一种基于IHS‑SFLA算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、算法参数初始化，如最大迭代次数T、青蛙种群大小M、石块数量Mt、青蛙位置维度d、起点终点、距离导向因子、音调微调带宽、音调微调概率；S2、初始化青蛙种群位置；S3、将所有青蛙按照位置从优到劣分配到石块上；S4、取出第i个石块上的所有青蛙更新位置最劣的青蛙；S5、i是否等于最大石块数量，若是，则执行S6，否则，令i=i+1，执行S4；S6、更新全局位置优的青蛙的位置；S7、达到最大迭代次数，若是，则执行S8，否则，迭代次数+1，执行S3；S8、输出全局最优路径。本发明比传统SFLA算法以及其他启发式算法具备明显优势。

主权项：1.一种基于IHS-SFLA算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、算法参数初始化，如最大迭代次数T、青蛙种群大小M、石块数量Mt、青蛙位置维度d、起点start、终点end、距离导向因子α、音调微调带宽bw、音调微调概率PAR；S2、根据式1、2初始化青蛙种群位置；Lsi,j-1,si,j≤Rv1Rv＝Lstart,end-Lpathi[0:j-1]d-j2S3、将所有青蛙按照位置从优到劣分配到石块上；S4、取出第i个石块上的所有青蛙i初始为1，根据式4更新这些青蛙中位置最劣的青蛙； S5、i是否等于最大石块数量？若是，则执行S6，否则，令i＝i+1，执行S4；S6、根据式6更新全局位置优的青蛙的位置； S7、达到最大迭代次数？若是，则执行S8，否则，迭代次数+1，执行S3；S8、输出全局位置最优的青蛙的位置信息，即全局最优路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工程大学 一种基于IHS-SFLA算法的移动机器人路径规划方法

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