《表2 四种算法路径规划结果比较》

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《基于离散灰狼算法的喷涂机器人路径规划方法》

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为了验证路径碰撞、过渡路径较长导致效率不高，路径不平滑等问题是否解决，设计如下实验。分别用比例因子为0.8的MDP-DGWO算法、PSO算法[6-7]、GA[8]和ACO算法[4-5]重复20次路径规划实验，记录并统计算法收敛时的路径长度、迭代次数和路径碰撞次数，得到表2的数据。为了进一步分析算法表现出的动态性能，以及规划的路径实际情况，绘制如图6的各算法迭代过程中的路径长度变化曲线和图7中各算法实际规划出的路径。