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针对传统的机器人路径规划算法存在容易陷入局部极值、复杂空间规划能力不足等问题,提出了一种基于生物地理学算法的机器人路径规划。考虑到生物地理学算法的收敛性较慢,结合遗传算法的高搜索性能,引入了交叉机制,获得改进的生物地理学优化算法。通过选取简单和复杂两种不同的工作环境进行了仿真,结果表明:该改进算法更够快速的找到空间中的最优路径。