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1.算法原理

【智能算法】北方蒼鷹優化算法（NGO)原理及實現

2.二維路徑規劃數學模型

柵格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障礙物的柵格用黑色表示，可通過的自由柵格用白色表示。

求解二維路徑規劃問題時，一般采用八領域搜索。

優化目標

路徑規劃問題需要考慮三點：

• 全局總路徑最優
• 避免碰撞到障礙物
• 路徑平滑性

全局總路徑最優

考慮路徑規劃問題的全局最優路徑長度最短，適應度函數可以定義為：
$$F_1=\sum _{i=0}^{m?1}\sqrt{{\left(x_{i+1}?x_i\right)}^2+{\left(y_{i+1}?y_i\right)}^2}\text{\hspace{1em}(1)}$$

避免碰撞到障礙物

通常考慮添加懲罰函數，當下一步路徑將與障礙物發生碰撞時，對其進行懲罰：
$$F_2=??Q\text{\hspace{1em}(2)}$$

路徑平滑性

通常采用方法包括B樣條曲線、貝塞爾曲線、最小路徑曲率等。

3.結果展示

4.參考文獻

[1] 梁景潤,劉麗桑,陳炯暉,等.多策略優化麻雀搜索算法及其路徑規劃的應用[J].福建理工大學學報,2023,21(06):605-612.
[2] 鄧明杰.面向路徑規劃的群智能優化算法研究[D].江西理工大學,2023.
[3] 張恩浩.基于麻雀搜索算法的移動機器人路徑規劃算法研究[D].重慶理工大學,2022.

5.代碼獲取

資源清單