关键字：GWO;PSO;机器人路径规划;莱维飞行;非线性收敛因子

摘要：针对灰狼算法在处理机器人路径规划问题时存在路径较长、收敛速度较慢等问题，提出一种基于PSO与改进GWO的粒子群-灰狼混合算法(PSO-GWO)。通过多次运行PSO算法来确定初始狼群规模及初始适应度值；引入非线性收敛因子平衡GWO算法的探索和开发能力，提出动态惯性权重因子来保证头狼领导制度及促进种群交流；运用莱维飞行和贪婪策略使算法有效避免局部最优，获得最优解。仿真结果表明：该算法相较于GWO算法在3种地图下平均路径长度缩短17%、16%、16.2%；平均运行时间缩短13%、8%、16%。

卷号：v.35

期号：08

是否译文：否