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作者：杨红;李生明;
单位：清远职业技术学院机电与汽车工程学院;
摘要：针对传统移动自导引机器人(AGV)路径规划方法容易生成局部最优路径的不足，提出改进黏菌优化的路径规划算法(ISMA)。为了提升算法的搜索精度，引入Logistic-Tent混合混沌映射优化初始种群结构，提升种群多样性；设计反馈因子非线性调节实现全局最优路径的探采均衡；融入动态透镜成像对立学习使算法能够跳离局部最优路径。以栅格地图构建路径规划模型，综合考虑路径总长、平滑性及安全性3个因素构建适应度函数评估搜索个体优劣，实现ISMA算法对路径规划的迭代寻优。先利用8个不同形态特征的基准函数对ISMA算法的搜索性能进行数值仿真分析，同时建立多个实验场景对改进算法的导航路径搜索性能进行实验分析。结果表明：与5种同类型智能优化算法相比，ISMA算法搜索精度更高，生成的路径安全无碰撞，路径长度更短且更平滑，改进算法具备一定的性能优势。
关键词：黏菌优化算法;;自导引机器人;;路径规划;;混合混沌;;透镜成像
基金资助：广东省继续教育质量提升工程项目(JXJYGC2022GX611)
