62、智能优化与机器人路径规划算法研究

智能优化与机器人路径规划算法研究

在当今科技领域，优化算法和机器人路径规划都是极具挑战性且关键的研究方向。优化算法旨在寻找最优解，而机器人路径规划则致力于让机器人在复杂环境中高效、准确地移动。本文将深入探讨改进的甲虫群优化算法（IBSO）以及基于深度强化学习的机器人路径规划算法。

传统优化算法研究现状

目前，粒子群优化算法（PSO）和甲虫触角搜索算法（BAS）是两类重要的优化算法。
- PSO 算法改进研究 ：许多学者对传统 PSO 算法进行了改进。有的引入边界动态调整策略，根据粒子实时位置动态调整搜索边界区域；有的通过引入进化算法中的选择算子和竞争选择策略来改进；还有的将粒子滤波与 PSO 算法结合。此外，一些研究对粒子的惯性权重和学习因子进行调整，如将惯性权重随机分布以提高摆脱局部最优的能力，采用非线性调整方法平衡局部和全局搜索能力。然而，PSO 算法中部分参数的独立调整会削弱算法的智能性。
- BAS 算法及应用 ：BAS 算法是基于仿生学原理提出的智能搜索方法，模拟了甲虫触角功能和随机行走机制，实现检测和搜索两个主要步骤。目前已初步应用于图像增强、投资组合问题和路径规划等领域。不过，BAS 算法在优化精度和速度方面仍有很大提升空间。

传统算法原理

粒子群优化算法（PSO）

在标准 PSO 算法中，一群随机粒子的初始位置和速度分别为 $X_i = (x_{i1}, x_{i2}, …x_{in})$ 和 $V_i = (v_{i1}, v_{i2}, …v_{in})$，维度为 $d$。在每次迭代中，首先计算每个粒子的适应度值，然后