基于海马优化的改进Informed-RRT*的路径规划算法

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摘要：【目的】为了解决传统Informed-RRT*算法在复杂环境中面临随机性采样、低效搜索和难以提供最优路径等问题，提出了一种基于海马优化（Sea-Horse Optimizer， SHO）的改进Informed-RRT*的路径规划算法。【方法】该算法结合了Informed-RRT*和SHO的优势，引入适应度函数，用于评估采样节点的适应性，从而增强对采样目标的引导；此外，采用自适应步长和随机扰动，以适应环境中的障碍物，并选择最佳个体来引导随机树的扩展方向。（剩余11722字）

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