基于多策略改进旅鼠优化算法的机器人路径规划方法

侯俊涛; 钱璐; 曹菁菁; 赵强伟

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基于多策略改进旅鼠优化算法的机器人路径规划方法

更新时间：2026-10-13

- 基于多策略改进旅鼠优化算法的机器人路径规划方法
- Robot path planning method based on a multi-strategy improved artificial lemming optimization algorithm
- 机械传动 2026年页码：1-11
- 作者机构：
  
  1.中铁第六勘察设计院集团有限公司，天津 300000
  2.武汉理工大学交通与物流工程学院，武汉 430063
- 作者简介：
  
  侯俊涛，男，1988年生，硕士研究生，高级工程师；主要研究方向为机械故障诊断与机器人路径规划；juntaohou@163.com。
  曹菁菁（通信作者），女，1984年生，湖北黄石人，博士，副教授；主要研究方向为机器学习和模式识别；bettycao@whut.edu.cn。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52305033)
- DOI：
  中图分类号： TP212;TP242
- 收稿：2025-11-19，
  
  修回：2026-01-22，
  
  网络首发：2026-10-13，
- 稿件说明：
移动端阅览
侯俊涛，钱璐，曹菁菁，等.基于多策略改进旅鼠优化算法的机器人路径规划方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-11.

HOU Juntao，QIAN Lu，CAO Jingjing，et al.Robot path planning method based on a multi-strategy improved artificial lemming optimization algorithm［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-11.
侯俊涛，钱璐，曹菁菁，等.基于多策略改进旅鼠优化算法的机器人路径规划方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-11. DOI：

HOU Juntao，QIAN Lu，CAO Jingjing，et al.Robot path planning method based on a multi-strategy improved artificial lemming optimization algorithm［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-11. DOI：

摘要

目的

针对传统旅鼠优化算法（Artificial Lemming Algorithm

ALA）在移动机器人路径规划中初始种群分布不均、易陷局部最优、局部开发方向性不足的问题，提出基于多策略改进的旅鼠优化算法（Improved Artificial Lemming Algorithm

IALA）。

方法

首先，采用拉丁超立方抽样初始化种群，提升全局探索起点质量；其次，在探索阶段引入反捕食策略，嵌入到算法的长距离迁徙和掘洞行为之后，强制个体偏离当前局部最优区域，扩大搜索范围；最后，在开发阶段提出浣熊上树策略，在Lévy飞行基础上融合浣熊优化算法的线性推进更新方式，增强算法中后期定向推进能力与收敛稳健性。为验证所提算法的有效性，选取6个标准测试函数及2组栅格地图进行了实验。

结果

试验结果表明，IALA寻优精度与稳定性均优于对比算法；在20×20和40×40栅格地图路径规划试验中，其最优路径长度相较于标准旅鼠优化算法分别缩短1.17和3.82；同时，标准差更小、路径更平滑，验证了IALA算法的稳定性和可靠性。

Abstract

Objective

To address the issues of uneven initial population distribution

susceptibility to local optima

and insufficient directionality in local exploration within traditional artificial lemming algorithm (ALA) for mobile robot path planning

a multi-strategy improved artificial lemming algorithm (IALA) was proposed in this paper.

Methods

Firstly

Latin hypercube sampling was employed to initialize the population

enhancing the quality of global exploration starting points. Secondly

an anti-predation strategy was introduced during the exploration phase. Embedded after the algorithm's long-distance migration and burrowing behaviors

it forces individuals to deviate from current local optima

expanding the search scope. Finally

a raccoon tree-climbing strategy was proposed for the exploitation phase. This strategy combines the linear advancement update method from the raccoon optimization algorithm with Lévy flight

enhancing the algorithm's directional advancement capability and convergence robustness in the mid-to-late stages. To validate the proposed algorithm's effectiveness

experiments were conducted using six standard test functions and two sets of grid maps.

Results

Test results demonstrate that IALA achieves superior optimization accuracy and stability compared to the comparison algorithms. In path planning tests on 20×20 and 40×40 grid maps

its optimal path lengths were reduced by 1.17 and 3.82 units

respectively

compared to the standard lemming optimization algorithm. Additionally

IALA exhibited smaller standard deviations and smoother paths

validating its stability and reliability.

关键词

Keywords

references

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