【摘 要】
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针对灰狼算法在处理机器人路径规划问题时存在路径较长、收敛速度较慢等问题，提出一种基于粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法与改进灰狼（Gray Wolf Optimization， GWO）算法的粒子群-灰狼混合算法（PSO-GWO）。该算法通过多次运行PSO算法来确定初始狼群规模及初始适应度值；引入非线性收敛因子平衡GWO算法的探索和开发能力，同时提出动态
【基金项目】
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山东省自然科学基金（ZR2020MF087）；
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针对灰狼算法在处理机器人路径规划问题时存在路径较长、收敛速度较慢等问题，提出一种基于粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法与改进灰狼（Gray Wolf Optimization， GWO）算法的粒子群-灰狼混合算法（PSO-GWO）。该算法通过多次运行PSO算法来确定初始狼群规模及初始适应度值；引入非线性收敛因子平衡GWO算法的探索和开发能力，同时提出动态惯性权重因子来保证头狼领导制度及促进种群交流；运用莱维飞行和贪婪策略使算法有效避免局部最优，获得最优解。仿真对比实验证明，该算法在初始解精度、收敛速度和最终解精度等方面有一定优势。
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