融合粒子群算法與改進灰狼算法的機器人路徑規(guī)劃

摘要： 針對灰狼算法在處理機器人路徑規(guī)劃問題時存在路徑較長、收斂速度較慢等問題，提出一種基于PSO與改進GWO的粒子群-灰狼混合算法(PSO-GWO)。通過多次運行PSO算法來確定初始狼群規(guī)模及初始適應(yīng)度值；引入非線性收斂因子平衡GWO算法的探索和開發(fā)能力，提出動態(tài)慣性權(quán)重因子來保證頭狼領(lǐng)導(dǎo)制度及促進種群交流；運用萊維飛行和貪婪策略使算法有效避免局部最優(yōu)，獲得最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明：該算...