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摘要
针对使用标准鲸鱼优化算法求解机器人路径规划问题时，存在收敛速度慢且容易陷入局部最优值的问题，提出混合粒子群优化算法与自适应权重策略的改进鲸鱼优化算法(PSO-AWOA).通过在标准PSO和WOA算法中引入非线性惯性权重因子，使种群进化过程中自适应更新权重，提高了算法的全局探索能力和收敛速度，同时通过将寻优能力较强的PSO算法引入WOA算法的开发阶段，保证迭代的新解优于原始解，增强了算法跳出局部最优的能力.最后，将PSO-AWOA算法应用到的栅格地图仿真环境中进行机器人最佳路径求解.通过对比给定算法的耗时、规划路径长度以及拐点数，结果表明，提出的PSO-AWOA算法在优化精度和收敛速度上优于文中给定的其他算法，验证了改进算法的有效性.
- 出版日期2023
- 单位东北大学; 河南城建学院
