题目：群智能优化算法在路径规划中的应用研究

路径规划问题一般是指在一定约束条件下，寻找从给定起始点到给定目标点之前满足某种性能指标最优的路径轨迹。路径规划的好坏，往往会对任务的完成产生重大的影响。因此，对路径规划的研究也成为了各有关领域研究的重要内容。群智能优化算法是模拟群体生物行为产生的，是近年来兴起的一类基于群体的、能够自适应搜索的优化算法。目前提出的群智能优化算法有蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法。由于群智能优化算法思想简单、易于操作，且对优化函数没有特殊的要求而得到了人们的普遍关注。本文将二者结合起来，研究了群智能优化算法在不同领域中路径规划规划问题的应用。
文中首先分析了课题研究的意义与国内外研究现状，介绍了针对各领域路径规划提出的一些已有的路径规划方法以及群智能优化算法的目前发展现状，然后给出了四种群智能优化算法在静态环境与动态不确定环境下的移动机器人路径规划与无人机航迹规划的解决方法：
首先是蚁群优化算法在机器人全局路径规划中的应用仿真，文中对机器人运动环境用栅格法进行建模，介绍了蚁群算法的应用设计方法，并采用基本蚁群优化算法与两种改进蚁群优化算法在不同栅格大小以及不同障碍物密度环境中分别进行仿真实验。
在静态复杂环境下机器人全局路径规划中，本文从解决约束优化问题的两个角度进行考虑，针对机器人路径规划的特点，设计了不同的适应度评价函数，采用两种改进的粒子群优化算法进行全局路径规划，其一是鉴于机器人路径规划问题中的约束将规划空间分割成了比较明显的区域，考虑到二阶振荡粒子群算法可以按阶段进行搜索的优势，提出采用基于二阶振荡粒子群算法的路径规划方法。另结合正交试验设计方法的全局寻优性，提出一种新的混合正交粒子群优化算法，以提高算法在求解机器人路径规划问题中的全局搜索性能。与其它算法的仿真实验结果比较，说明了算法的有效性。
在动态不确定环境下，本文提出了结合时间滚动窗口与人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法。详细介绍了机器人所在动态运动环境的表示方法，描述了滚动时间窗口策略，以及人工蜂群算法在时间滚动窗口局部规划时的个体编码方式、适应度函数计算、碰撞检测方法问题，最后给出了采用时间滚动窗口与人工蜂群算法规划路径的实现方法原理及步骤，通过对机器人在动态不确定环境下的仿真实验，验证了算法的可行性。
本文还提出采用人工鱼群算法进行二维雷达威胁环境中的无人机航路规划方法，文中根据航路规划要求设计了威胁检测以及人工鱼编码与个体评价方法，然后通过与其它算法的仿真对比实验显示了算法设计的合理性。