基于粗糙集约简与狮群优化算法的机器人路径规划研究

摘要：

为了解决机器人路径规划冗余数据多、寻优质量差和收敛速度慢等问题,提出一种粗糙集约简技术与狮群优化算法相结合的寻找机器人最优路径算法.首先,采用栅格法对机器人工作环境建模;其次,用粗糙集知识约简和核对初始决策表进行简化,获得最小化决策表,用于训练初始狮子种群;最后,用改进的狮群算法寻找最优路径.实验结果表明,所提算法路径寻优质量高、收敛速度快,且具有较高的寻优稳定性.

关键词：粗糙集;栅格法;狮群优化算法;机器人;路径规划

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金项目;宁夏自然科学基金项目

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：32-38