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摘要
为了提高移动机器人的路径规划能力，寻找到更优的移动路径，提出了改进的人工大猩猩算法。在全局探索和局部开发阶段，通过引入惯性加权因子不同的自适应权重，提高了全局搜索能力和局部开发能力。在局部开发阶段，通过融合互利共生策略加强了个体与最优个体间的联系，提高了算法的收敛速度，通过引入黄金正弦算法进一步平衡了全局探索和局部开发能力。通过构造障碍物和基于三次样条插值的路径适应度函数，利用改进的人工大猩猩优化算法寻优求解，获得移动机器人的最优路线。通过简单障碍环境和复杂障碍环境的仿真实验证明了本文提出的改进算法的有效性和实用性。
- 出版日期2023
- 单位三明学院; 数学学院; 福建工程学院
