【摘 要】
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随着移动机器人应用的广泛性,其路径规划技术已成为近年来人们研究的热点,移动机器人路径规划是复杂的、非线性的、以环境为条件约束的问题。移动机器人路径规划分为全局路径规划和局部路径规划,本文针对静态环境下的移动机器人全局路径规划,主要做了以下工作:（1）对灰狼优化算法（GWO）的精确性、稳定性与收敛性等性能进行分析,将GWO与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）做了对比得出GWO的精确性和稳定性在很
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随着移动机器人应用的广泛性,其路径规划技术已成为近年来人们研究的热点,移动机器人路径规划是复杂的、非线性的、以环境为条件约束的问题。移动机器人路径规划分为全局路径规划和局部路径规划,本文针对静态环境下的移动机器人全局路径规划,主要做了以下工作:（1）对灰狼优化算法（GWO）的精确性、稳定性与收敛性等性能进行分析,将GWO与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）做了对比得出GWO的精确性和稳定性在很多问题求解上优于GA和PSO,但是GWO同其他大部分智能算法一样易陷入局部极值。（2）针对GWO易陷入局部极值,对GWO做了两种不同的改进方法。方法1（改进灰狼优化算法-IGWO）中改进了收敛因子a;加入了PSO的记忆功能于GWO中;加入了GA的变异策略于GWO中。方法2（模拟退火高斯灰狼优化算法-SAGGWO）中加入了SA于GWO中生成初始种群;加入高斯扰动于GWO中。（3）将GWO、IGWO和SAGGWO用于12个测试函数和TSP问题求解,在12个测试函数和TSP问题上,IGWO和SAGGWO比GWO的寻优能力强,能够避免停滞而陷入局部极值,加快了收敛速度,提高了稳定性。（4）GA和PSO是用来求解移动机器人路径规划的常用方法,提出将GWO也用于移动机器人路径规划的求解,并与GA和PSO做对比,证明GWO在移动机器人路径规划上的可行性。（5）将IGWO应用于移动机器人路径规划问题,IGWO可以在移动机器人路径规划问题上避免陷入局部极值,也加快了收敛速度,进一步提高了稳定性。（6）将SAGGWO应用于移动机器人路径规划问题,SAGGWO避免了陷入局部极值,提高了稳定性,最主要是加快了收敛速度。
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