基于改進海鷗優(yōu)化算法的機器人路徑規(guī)劃

摘要： 針對海鷗優(yōu)化算法(SOA)存在收斂精度低以及易陷入局部最優(yōu)等問題，提出一種多策略融合改進的海鷗優(yōu)化算法(MFSOA)。首先，引入Tent混沌映射初始化種群，增加海鷗種群多樣性；基于當(dāng)前迭代次數(shù)t的非線性收斂因子動態(tài)調(diào)整策略，將海鷗優(yōu)化算法的線性搜索非線性化，增強算法的尋優(yōu)速度和尋優(yōu)精度，避免算法陷入局部最優(yōu)；在海鷗位置更新時引入Levy飛行策略增強算法的全局搜索能力；最后，通過...