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多策略融合二次插值优化算法的机器人多任务点路径规划
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作者 田怡凡 杨光永 徐天奇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第3期75-81,共7页
针对二次插值优化算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合二次插值优化算法。首先,将非线性复合无限折叠迭代混沌映射用于种群初始化,增强算法的全局搜索能力和多样性;其次,提出一种基于种群动态比例信息共享机制... 针对二次插值优化算法收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略融合二次插值优化算法。首先,将非线性复合无限折叠迭代混沌映射用于种群初始化,增强算法的全局搜索能力和多样性;其次,提出一种基于种群动态比例信息共享机制的改进策略,增强种群的多样性和全局搜索能力,提高算法收敛精度;最后,加入了一种基于种群交互机制的动态重启机制优化策略,避免搜索过程陷入局部最优解或停滞。将改进算法与传统QIO算法以及4个先进算法在CEC2017测试集上进行对比实验,结果相比所选对比算法(QIO、SMA、SWO、EDO、SCSO)显示出明显优势。将改进算法与A*算法融合用于机器人多任务点路径规划,结果表明改进算法在实验设置的条件下使搜索效率更高、收敛速度更快和路径规划更合理。 展开更多
关键词 二次插值优化算法 无限折叠迭代混沌映射 动态重启机制 cec2017测试集 路径规划
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