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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310187405.X，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法是由吕成兴;孔鹏飞;高乾;陈健;王言前;杨晓霞;杨智博设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法，包括S1.输入路径规划数据，假设每个粒子表示一条路径，利用Tent混沌映射算法对改进粒子群算法中的粒子群位置进行初始化；S2.利用随机惯性权重更新策略和粒子速度更新公式对粒子的速度和位置进行更新，采用异步动态调整算法对学习因子进行动态调整；S3.判断是否满足路径规划数据的结束条件，当不满足结束条件时，重新执行S2；S4.对于满足结束条件的初始解，作为爬山算法的输入继续进行路径寻优，在经过爬山算法搜索后输出整体最优粒子，即最优路径。其优点在于，本算法在复杂场景特别是曲面地形中的寻优能力与跳出局部最优解的能力方面上具有一定的提升。

本发明授权融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法在权利要求书中公布了：1.一种融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤， S1.输入路径规划数据，假设每个粒子表示一条路径，利用Tent混沌映射算法对改进粒子群算法中的粒子群位置进行初始化； 所述路径规划数据包括粒子的起点Pstart、终点Pgoal、地图map、粒子群种群数目N_pop、改进粒子群算法迭代次数N_iter、一个粒子包含的散点个数n_size； S2.利用随机惯性权重更新策略和粒子速度更新公式对粒子的速度和位置进行更新，采用异步动态调整算法对学习因子进行动态调整； ； 为粒子的惯性因数，N0,1表示标准正态分布，rand0,1为0-1之间的随机数，均为常数； 利用学习因子异步动态调整粒子种群，所谓学习因子异步动态调整指的是，c1与c2随迭代过程动态变化，并且两者变化趋势正好相反，公式如下： 5； 式5中c1为个体学习因子，c2为社会学习因子；t为迭代次数，T为总的迭代次数；式中c1,s，c1,e分别代表c1的起始值与终止值，同理c2,s，c2,e分别代表c2的起始值与终止值，c1是随着迭代的增加逐渐线性递减，而c2是线性递增的； 在粒子速度更新公式中引入加速度: 6； 式6中表示第k个粒子在t+1次迭代时的加速度，B为加速度量程系数；为第k个粒子在第t次迭代时的适应度，表示粒子群在第t次迭代时的平均适应度，bestt为粒子群在第t次迭代时的最优适应度; S3.判断是否满足路径规划数据的结束条件，当不满足结束条件时，重新执行S2； S4.对于满足结束条件的初始解，作为爬山算法的输入继续进行路径寻优，在经过爬山算法搜索后输出整体最优粒子，即最优路径。

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