[发明专利]基于鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划方法，该方法包括步骤：S1、对鲸鱼优化算法初始化，设置算法的参数，利用适应度函数，获得鲸鱼在所有位置上的适应度值，并确定鲸鱼种群初始个体最优位置与全局最优位置；S2、利用新的收敛因子，重新计算系数向量，并更新鲸鱼个体的新位置；S3、计算新位置上鲸鱼个体的适应度值，并将其与原位置的适应度值进行比较；S4、若新位置的适应度值优于原位置适应度值，则更新鲸鱼种群的个体最好位置，并且更新全局最优位置；S5、到达迭代次数后，选择一条适应度值最小的鲸鱼路径作为移动机器人路径规划的最优路径，否则执行步骤S2‑S4。本发明收敛精度高，收敛速度快，并能避免在算法迭代后期易陷入局部最优。

主权项

1.基于鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对鲸鱼优化算法初始化，设置算法的参数，利用适应度函数，获得鲸鱼在所有位置上的适应度值，并确定鲸鱼种群初始个体最优位置与全局最优位置；S2：利用高斯分布函数，构造新的收敛因子a'，重新计算系数向量A；S3：根据鲸鱼个体位置更新公式，更新鲸鱼个体位置，利用二维栅格地图模型，获取移动机器人起始点到目标点可行路径的参数，得到每只鲸鱼所有可行的初始路径；S4：计算新位置上鲸鱼个体的适应度值，将其与原位置的适应度值进行比较，若新位置的适应度值优于原位置适应度值，则更新鲸鱼种群的个体最好位置，并且更新全局最优位置；S5、算法到达迭代次数后执行步骤S6，否则执行步骤S2‑S4；S6、通过鲸鱼优化算法得到的全局最优位置，选择一条适应度值最小的鲸鱼路径作为移动机器人路径规划的最优路径。