改進北方蒼鷹算法及其在智能汽車路徑規(guī)劃中的應用

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摘 要：針對傳統(tǒng)北方蒼鷹算法（NGO）存在易陷入局部最優(yōu)值、尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問題，提出一種多策略改進北方蒼鷹算法（INGO），并應用于智能汽車的路徑規(guī)劃，規(guī)劃了一條路徑最平滑、節(jié)點最少、距離最短的汽車路徑。采用佳點集分布、融合黃金正弦策略、Levy 飛行策略、趨優(yōu)反向?qū)W習、Cauchy 變異策略改進北方蒼鷹算法，并進行了基準測試函數(shù)對比以及智能汽車路徑規(guī)劃仿真。（剩余224字）