改进萤火虫算法在路径规划中的应用

为了保证移动机器人路径规划的解的多样性,提出了小生境萤火虫算法(NFA)。首先,根据环境特点,建立合理的路径规划模型,将萤火虫算法(FA)的目标函数设置为移动步数,并重新设计了亮度公式、初始化方式和萤火虫移动方式;其次,在FA的基础上,引入小生境技术,并在小生境种群间加入共享信息。仿真实验表明,NFA一次运行可得到多个最优路径。相比FA,NFA的移动步数和目标函数均值分别减少了7.14%、6.76%,萤火虫亮度均值增加了8.33%;相比GA,NFA的移动步数和目标函数均值分别减少了7.14%、9.79%。结果表明NFA在算法性能上更优。