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[发明专利]一种基于节点评价机制改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法-CN202310678406.4在审
发明人：王天成;王雷;凌雪;王艺璇;李东东;蔡劲草 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于节点评价机制改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，该算法使用节点评价机制取代传统蚁群算法中的距离启发函数，通过计算待选节点与终点之间的实际距离和方向引导参数来得到每个待选节点的评价指标，并根据路径的长度动态调整信息素更新系数以减少较差路径对于整体信息素分布的干扰，提高了终点对蚂蚁寻路的引导作用，提高算法的搜索质量。仿真结果表明，采取本发明的NEM‑IACO算法在解决移动机器人路径规划问题上效果进步明显，整体性能优于基本蚁群算法和改进的蚁群算法。
一种基于节点评价机制改进算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于IACO-GA融合算法的机器人路径规划方法-CN202310505847.4在审
发明人：王艺璇;王雷;蔡劲草;王天成;李东东;程龙;胡孔夫 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：一种基于IACO‑GA融合算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法相关参数；S2、根据地图数据绘制地图；S3、开始种群初始化循环；S4、算法迭代循环开始；S5、用轮盘赌法选出可行节点列表open中的一点为下一个节点，根据点到直线的距离公式判断所选节点与当前节点的连线是否经过障碍物。S6、按照适应度计算每条路径的选择概率，用轮盘赌法选择1个个体存入子代列表children中；S7、执行交叉算子；S8、执行变异算子；S9、更新种群；S10、计算最后一代种群个体的适应度，输出适应度最小的个体即最短路径。本发明提高了初始种群的质量，摆脱了交叉操作对于路径重合点的依赖性，提高交叉操作效率，算法求解速度加快。
一种基于 iaco ga 融合算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法-CN202310081103.4在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;程龙;胡孔夫;李伟民 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明公开一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法，包括：S1、算法参数初始化；S2、使用分治贪婪初始化策略生成初代染色体，S3、将随机数小于cp的个体取出作为交叉算子的父代种群，依次从该种群中取出两个染色体作为交叉父代chro1与chro2，使用改进POX算子来生成交叉子代child1与child2；S4、将随机数小于mp的个体取出作为变异算子的父代种群，将变异个体加入子代种群列表childList中；S5、将子代种群childList中的染色体并入总种群列表chroList中；S6、根据锦标赛选择法选择出下一代的父代；S7、将temp数据赋值给总种群列表chroList；输出全局最优解。本发明的有益效果是分治贪婪初始化策略初始化初代个体以保证生成较优的初始解，并提出一种最优匹配交叉方法来改进传统POX交叉算子，加速算法的收敛速度，提高算法的寻解效率。
一种求解柔性作业车间调度改进遗传算法

[发明专利]一种基于改进非洲野狗算法的移动机器人路径规划方法-CN202211544044.1在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;王安恒;王海;王艺璇;王天成 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进非洲野狗算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、生成初始种群；S2、计算种群适应度；S3、野狗执行围攻行为；S4、野狗执行追捕行为；S5、野狗执行食腐行为；S6、检测野狗个体的新位置是否优于原位置，更新位置信息；S7、计算出需要执行求生行为的个体，并将该部分个体计算新位置；S8、否达到最大循环次数，输出最优野狗个体最优路径信息。本发明的有益效果是，采取本发明新型策略的改进非洲野狗算法在解决移动机器人路径规划的效果明显，整体性能优于基本非洲野狗算法及其他改进蚁群优化算法。
一种基于改进非洲野狗算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于IHS-SFLA算法的移动机器人路径规划方法-CN202211543798.5在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;王安恒;王海;王艺璇;王天成 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于IHS‑SFLA算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、算法参数初始化，如最大迭代次数T、青蛙种群大小M、石块数量Mt、青蛙位置维度d、起点终点、距离导向因子、音调微调带宽、音调微调概率；S2、初始化青蛙种群位置；S3、将所有青蛙按照位置从优到劣分配到石块上；S4、取出第i个石块上的所有青蛙更新位置最劣的青蛙；S5、i是否等于最大石块数量，若是，则执行S6，否则，令i=i+1，执行S4；S6、更新全局位置优的青蛙的位置；S7、达到最大迭代次数，若是，则执行S8，否则，迭代次数+1，执行S3；S8、输出全局最优路径。本发明比传统SFLA算法以及其他启发式算法具备明显优势。
一种基于 ihs sfla 算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于IAPF-A*融合算法的机器人路径规划-CN202211408188.4在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;王安恒;王海;王天成;王艺璇;张茂杉 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于IAPF‑A*融合算法的机器人路径规划方法，算法步骤如图1所示，本发明的有益效果是，通过使用改进的人工势场替换传统A*算法中的估算距离，改进的人工势场不仅包含了终点信息，同时也包含了局部的环境信息，能有效避免凹型障碍物对A*算法的影响，从而提高本发明IAPF‑A*算法的寻路效率。
一种基于 iapf 融合算法机器人路径规划

[发明专利]一种基于多步长蚁群算法的移动机器人路径规划方法-CN202210109826.6在审
发明人：李东东;凌雪;蔡劲草;王雷;王安恒;黄胜洲;马康康 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多步长蚁群算法的移动机器人路径规划方法，传统蚁群算法在栅格图模型下解决机器人路径规划问题的过程中，通常规定蚂蚁只能向邻接节点进行移动，即步长为1，可移动方向有8个，但在实际情况中，蚂蚁的移动方向是完全自由的，因此，本发明利用多步长改进策略来提高蚂蚁移动的灵活性，使得算法所得路径更短，且更符合实际情况。为了验证本文改进蚁群算法的有效性，分别在20×20、30×30两种规格的环境下进行算法的仿真，并将结果与传统蚁群算法、其他改进蚁群算法对比，结果表明，本发明的改进蚁群算法的收敛速度更快，且所得路径更短。
一种基于步长算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于迭代策略的改进人工势场的移动机器人路径规划方法-CN202211001968.7在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;马康康;王安恒;王天成;王艺璇;王海;谭铁龙;桂劲松 -专利权人：安徽工程大学;芜湖柯埔智能装备有限公司
申请日： 2022-08-20 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：一种基于迭代策略的改进人工势场算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法的相关参数；S2、根据APF相关公式计算每个节点的势力场；S3、将所有障碍物的邻接节点添加进一个空列表A；S4、进入修正势场的迭代循环过程；S5、令势场变化误差delta=0；S6、依次遍历A中的节点a，若delta为0，则退出势场修正的迭代过程；S7、基于S13得到的修正势场，从起点节点开始，按照势场最大下降策略，即可找到一条从起点至终点的联通路径；S8、输出路径结果，算法结束。本发明针对传统APF算法存在的问题提出一种迭代修正势场策略，该策略会通过迭代渐渐消除可能存在的局部较低势场，保证了移动机器人不会陷入局部死角，从而提高算法完成路径规划任务的效率。
一种基于策略改进人工移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于蒙特卡洛因子的MC-IACO的焊接机器人路径规划方法-CN202211001970.4在审
发明人：王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;马康康;王安恒;王天成;王艺璇;王海;谭铁龙;桂劲松 -专利权人：安徽工程大学;芜湖柯埔智能装备有限公司
申请日： 2022-08-20 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：一种基于蒙特卡洛因子的MC‑IACO的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，包括：S1、栅格法创建机器人工作环境地图；S2、初始化节点的蒙特卡洛算法参数；S3、算法迭代开始：S3.1、将m只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、按传统蚁群算法流程更新信息素浓度矩阵；S3.3、初始化蒙特卡洛指数增量矩阵mc_delta；S3.4、遍历当前代最优路径的节点，更新mc_delta中节点对应的蒙特卡洛指数增量mij_delta＝0.1；S3.5、依据mc_matrix＝mc_matrix+mc_delta更新蒙特卡洛指数矩阵；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数，则执行S3.1；否则执行S4；S4、循环T代后输出全局最优解。本发明解决焊接机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本蚁群算法和改进蚁群算法的性能。
一种基于蒙特卡洛因子 mc iaco 焊接机器人路径规划方法

[发明专利]一种K-Means蚁群算法多机器人路径规划方法-CN202211120826.2在审
发明人：李东东;王雷;蔡劲草;王安恒;王天成;王艺璇;程龙;胡孔夫 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种K‑Means蚁群算法多机器人路径规划方法，S1、初始化相关参数与变量；S2、调用改进的K‑Means聚类算法进行聚类任务，S3、分别对聚类结果每一类节点使用蚁群算法进行路径规划：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、计算节点的选择概率，使用轮盘赌法选择下一节点并移动，记录所有寻路结果；S3.3、更新各节点的信息素浓度；S3.4、循环最大迭代次数T代后结束循环，输出全局最优解；S4、将每一类的路径规划结果组合并输出完成多机器人路径规划任务。仿真结果表明本发明在多机器人路径规划问题上的效果明显，能耗的均衡性较好，整体性能优于基本蚁群算法和改进的蚁群算法。
一种 means 算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于改进的聚类算法堆垛机路径规划方法-CN202211120498.6在审
发明人：李东东;王雷;蔡劲草;王安恒;王天成;王艺璇;程龙;胡孔夫 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明设计一种基于改进的聚类算法堆垛机路径规划方法，S1、初始化算法相关参数与数据；S2、根据式(1)将所有节点映射到时间域中；S3、根据式(2)计算所有出库任务相对入库任务的时间尺度距离Lt；S4、根据所得Lt数据将所有出库任务聚类于最近的聚类中心；S5、检测是否存在分配冲突的类，S6、取出一组存在冲突的类进行下述冲突消除操作；S7、计算该类中所有出库任务与其他聚类中心的Lt；S8、找到Lt结果中最小的对应出库任务节点，并分配给相应的新聚类中心，将旧聚类中心添加进该节点的禁忌表中；S9、输出聚类结果完成路径规划任务。本发明在解决堆垛机路径规划上的效果明显，规划速度明显优于穷举算法、启发式算法以及其他文献改进算法。
一种基于改进算法堆垛路径规划方法

[发明专利]一种基于K视界蚁群算法的焊接机器人路径规划方法-CN202211120479.3在审
发明人：王雷;李东东;蔡劲草;王安恒;王天成;王艺璇;程龙;胡孔夫 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于K视界的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，S1、创建机器人工作环境地图起始点与目标点；S2、初始化节点实际视界矩阵v_matrix；S3迭代开始：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点寻路；S3.2、根据公式(1)计算节点的选择概率，用轮盘赌法选择下一节点并移动；S3.4、若所有蚂蚁都完成寻路任务，S3.5、更新信息素浓度矩阵；S3.6、判断当代最优路径长度lb是否小于Lb，更新Lb与nodeb为当代最优解；S3.7、以nodeb节点列表为依据，用式(2)和式(3)对所有节点的实际视界进行更新；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数；S4、循环T代后输出全局最优解。视界使蚂蚁有效排除无效选项，提高算法解决问题的效率。
一种基于视界算法焊接机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于动态终点策略的IA-Star算法的机器人路径规划方法-CN202210507597.3在审
发明人：王雷;李东东;蔡劲草;邹阿威;李伟民 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态终点策略的IA‑Star算法的机器人路径规划方法，传统A‑Star遍历的节点是集中于起点至终点的连线方向上的节点集群，在最优路径与起点至终点的连线较为接近时结果较好，实际应用中往往最优路径并不接近于起点至终点的连线。本发明提出一种基于动态终点的改进策略，改进后的A‑Star算法在遍历节点的过程中，会动态地调整局部的临时终点，从而避免算法遍历一些无效节点，从而提高算法完成路径规划任务的效率。仿真表明采取新型策略IA‑Star算法在解决机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本A‑Star算法和其他一些改进A‑Star算法。
一种基于动态终点策略 ia star 算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于动态自适应参数调整的蜉蝣算法的移动机器人路径规划方法-CN202210507599.2在审
发明人：邹阿威;王雷;蔡劲草;李伟民;李凡 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于动态自适应参数调整的蜉蝣算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、采用栅格法创建机器人环境地图；S2、初始化动态自适应参数调整的蜉蝣算法的相关参数；S3、更新算法中自适应参数数值S4、评估个体适应度，找到个体最优与群体最优位置；S5、更新雄雌蜉蝣位置速度，评估适应值；S6、对雄雌蜉蝣进行排序，依次序进行雄雌交配；S7、将子代随机分为雄性雌性；S8、对雄雌蜉蝣进行排序，保留前n个优秀个体，更新个体最优与群体最优位置；S9、判断是否满足迭代停止条件，若是，则执行S10；否则，循环次数增加1，执行S3；S10、输出保存的最优路径。本发明不仅提高了算法的全局最优解而且提高了算法收敛速度。
一种基于动态自适应参数调整蜉蝣算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种改进A*算法的4阶B样条曲线路径规划方法-CN202210507621.3在审
发明人：李伟民;王雷;蔡劲草;邹阿威;李凡 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进A*算法的4阶B样条曲线路径规划方法，包括以下步骤：S1、采用栅格法创建机器人工作环境地图，定义起始点与目标点；S2、采用A*算法寻找环境最短路径，S3、将得到的路径进行B样条曲线处理，采用准均匀B样条曲线：两端节点具有重复度k+1，中间节点非递减的序列，如U＝{0,0,0,1,2,3,4,5,5,5}，准均匀B样条曲线保留了贝塞尔曲线在两个端点处的性质：样条曲线在端点处的切线即为倒数两个端点的连线，通过B样条曲线法得出新的路径。本发明的有益效果是，基于A*算法进行改进，在能够获得全局最优解的同时，结合B样条曲线法得到局部最优解，缩短了路径距离，提高了路径的光滑度。
一种改进算法曲线路径规划方法

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