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摘要：本发明公开了一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法，包括以下步骤：（1）构建二维栅格地图环境，以及包含运动约束的目标函数；（2）初始化算法参数，（3）引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置；基于初始搜索代理评估目标函数；（4）引入自适应概率值，利用改进的基本减法平均优化算法更新搜索代理位置；（5）通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件，以及自适应概率值是否满足条件，选择更优的位置更新方式；本发明本发明收敛精度高，速度快，且在地图中能高效地完成路径规划任务。
主权项：1.一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）构建二维栅格地图环境，以及包含运动约束的目标函数；（2）初始化算法参数，包括算法迭代次数、搜索代理数目、基本常数参数；（3）引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置；基于初始搜索代理评估目标函数；公式如下： ； ； ；其中，属于，是混沌参数，表示经过归一化后的搜索代理位置，表示经过混沌映射后得到的搜索代理位置，表示将混沌映射后的结果映射到原来空间后的搜索代理位置，表示每个粒子所在的维数，表示每一维所有粒子的定义域；（4）引入自适应概率值，利用改进的减法平均优化算法更新搜索代理位置；（5）通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件，以及自适应概率值是否满足条件，选择更优的位置更新方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法
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