《表1 不同隐层节点数Tab.1 Different Hidden Layer Nodes》

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《改进人工鱼群算法的机器人点对点路径规划》

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在（20×20）的工作环境中，两种算法得到的最优路径，如图4所示。统计两种环境中的路径规划结果，包括路径最小值、最大值、平均值结果，如表1所示。从图3和图4可以看出，改进人工鱼群得到的优化路径，很明显比传统算法更加优化；从表1数据可以看出，在（15×15）方形工作环境中，改进算法规划出的最优路径比传统算法优化了6.62%，路径的平均值比传统算法优化了7.88%；在（20×20）方形工作环境中，改进算法的最优路径比传统算法优化了6.85%，路径平均值比传统算法优化了7.76%。这些数据充分说明了改进算法在机器人路径规划中的优越性。改进算法在路径规划上的优越性来源于两点:（1）公示牌可以记录历史最优，而传统算法将最后的状态作为最优点，很明显改进算法更容易找到最优；（2）自适应的拥挤度因子和视觉范围很好的协调了搜索范围和搜索精度，使算法在前期大范围搜索，后期注重细节寻求最优，以上两点保证了算法的更优。