改进北方苍鹰算法及其在智能汽车路径规划中的应用

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：针对传统北方苍鹰算法（NGO）存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题，提出一种多策略改进北方苍鹰算法（INGO），并应用于智能汽车的路径规划，规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金正弦策略、Levy 飞行策略、趋优反向学习、Cauchy 变异策略改进北方苍鹰算法，并进行了基准测试函数对比以及智能汽车路径规划仿真。（剩余224字）

试读结束

目录
monitor