基于平衡鲸鱼优化算法的无人车路径规划
针对地面无人车辆路径规划问题的特点,提出基于和声二次优化的平衡鲸鱼算法求解最优路径.首先,利用和声搜索算法二次优化来改善种群质量和全局探索能力,依据解的适应性进行微调,提高求解精度;然后,引入动态平衡策略和种群重构机制,跟踪种群最优解状态以协调全局探索与局部开发能力,出现优化停滞时重构种群以增加多样性,避免陷入局部最优;最后,基于不同环境进行仿真实验,与多种算法进行对比分析,研究结果表明了所提出算法在复杂环境下的可行性和有效性,为鲸鱼优化算法在路径规划问题中的应用提供一种新思路.
鲸鱼优化算法;路径规划;和声搜索;动态平衡;地面无人车辆
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TP242(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目;国家重点研发计划项目
2021-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
2647-2655