改进的蜂群算法在机器人路径规划中的应用

人工蜂群算法已经急速占据了增加的利益群体智能研究社区和被应用到许多真实世界的领域,然而,人工蜂群算法在处理一些复杂问题时也面临着初始收敛速度慢的问题,为了克服这个缺点,本文提出了改进的人工蜂群算法:第一,配置调优参数。在蜜蜂飞行过程中加入步长和视野所看范围的限制条件。第二,将人工蜂群算法与其他算法进行融合以提高性能。本文用改进的人工蜂群算法,实现了动态障碍物环境下机器人的自主动态避障,并且寻找到全局最优路径。