[1]梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.[doi:10.3969/j.issn.1672-4348.2023.06.015]
　LIANG Jingrun,LIU Lisang,CHEN Jionghui,et al.Multi-strategy optimized sparrow searchalgorithm and its application in path planning[J].Journal of Fujian University of Technology;,2023,21(06):605-612.[doi:10.3969/j.issn.1672-4348.2023.06.015]
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多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用()
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《福建理工大学学报》[ISSN:2097-3853/CN:35-1351/Z]

卷:
第21卷
期数:
2023年06期
页码:
605-612
栏目:
出版日期:
2023-12-25

文章信息/Info

Title:
Multi-strategy optimized sparrow searchalgorithm and its application in path planning
作者:
梁景润; 刘丽桑; 陈炯晖; 张友渊; 陈家煜
福建理工大学电子电气与物理学院
Author(s):
LIANG Jingrun;  LIU Lisang;  CHEN Jionghui;  ZHANG Youyuan;  CHEN Jiayu
School of Electronic, Electrical Engineering and Physics, Fujian University of Technology
关键词:
Logistic混沌映射; 自适应惯性因子; 柯西变异算法; 麻雀搜索算法; 路径规划
Keywords:
Logistic chaotic mapping; adaptive inertia factor; cauchy mutation algorithm; sparrow search algorithm; path planning
分类号:
TP18
DOI:
10.3969/j.issn.1672-4348.2023.06.015
文献标志码:
A
摘要:
针对传统的麻雀搜索算法存在初始解质量较差、收敛效率低和求解精度不高等缺点,提出了一种基于多策略优化的麻雀搜索算法(LAFSSA)。首先,利用Logistic 混沌映射初始化麻雀种群,丰富其多样性;其次,利用自适应惯性因子改进麻雀种群的生产者的位置更新方式,使得算法在迭代初期专注于全局空间的搜索,在迭代后期专注于局部区域的挖掘;最后,融合柯西变异算法进一步增强最差麻雀个体与最优麻雀个体的交流,加快算法的收敛速度,使其在迭代后期能够跳出局部最优。将LAFSSA 应用于移动机器人的路径规划,仿真结果表明,与传统的麻雀搜索算法相比,LAFSSA 不仅能够减少路径寻优时间,缩短移动机器人的路径长度,还能减少路径转折次数,提升路径的平滑性。
Abstract:
In view of the shortcomings of traditional sparrow search algorithm (SSA), such as poor initial solution quality, low convergence efficiency and low solution accuracy, a multi-strategy optimizd SSA is proposed, which is called LAFSSA. Firstly, the sparrow population is initialized by Logistic chaotic mapping to enrich its diversity. Secondly, the adaptive inertia factor is utilized to improve the location update method of producers of the sparrow population, so that the algorithm focuses on global space search at the beginning of iteration and on local area mining at the end of iteration. Finally, the Cauchy mutation algorithm is integrated to further enhance the communication between the worst sparrow individual and the best one, which accelerates the convergence speed of the algorithm and enables it to get rid of the local optimum in later iteration. The LAFSSA is employed to the path planning of the mobile robot, and experiment results show that, compared with the SSA, the proposed LAFSSA can not only reduce the path optimization time and shorten the path length of the mobile robot, but also decrease the number of path turns and improve the smoothness of the planned path.

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更新日期/Last Update: 2023-12-25