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| 稿件标题： | 蜂群优化算法的机器人路径规划 |
| 稿件作者： | 张占义1，朱金达2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.07.031 |
| 科学编辑： | 单玉浩 博士(海军潜艇学院) |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 人工蜂群算法；梯度下降算法；Bootstrap采样；路径规划；自适应 |
| 文章摘要： | 提出了一种改进人工蜂群算法用于机器人的路径规划。为了防止算法早熟，基于梯度下降算法的思想对蜜源位置更新公式进行了改进，同时在公式中引入了自适应位置更新系数。以上述改进公式为基础，基于Bootstrap采样策略，对引领蜂和观察蜂各自的种群进行重采样，以提高算法收敛速度。在部分标准测试函数上对所提算法进行了有效性验证，结果表明所提算法较以往的蜂群算法具有更高的收敛速度，且收敛精度提高。将所提算法与改进较优的FSABC算法用于移动机器人路径规划。多次试验结果表明，所提算法具有更高的精度，速度更快等优点。 |
| 稿件基金： | 河北省重点研发计划项目(18214312D) |
| 引用本文格式： | 张占义,朱金达.蜂群优化算法的机器人路径规划［J］.兵器装备工程学报，2020,41(07):152-157. ZHANG Zhanyi，ZHU Jinda.Robot Path Planning Based on Improved ABC Optimization Algorithm ［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(07):152-157. |
| 刊期名称： | 2020年07期 |
| 出版时间： | 2020年7月 |
| 上线时间： | 2020年7月28日 |
| 浏览次数： | 2784 |
| 下载次数： | 491 |
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