针对传统萤火虫算法应用于移动机器人路径规划中存在陷入局部最优和搜索精度低的问题,提出一种基于混沌求偶萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。设计一种混沌求偶荧火虫算法,该算法采用混沌映射策略初始化种群,优化种群分布不均和搜索范围不足问题;利用求偶学习策略指导雄性萤火虫向雌性萤火虫学习,提高算法的收敛速度和求解精度。建立移动机器人路径规划的环境仿真模型,应用混沌求偶萤火虫算法进行移动机器人路径规划仿真。仿真结果表明:混沌求偶萤火虫算法比传统萤火虫算法和粒子群算法在路径长度上分别减少了3.075%和2.428%,拥有更高的搜索精度和跳出局部最优的能力。

机械零件的形位精度对其互换性以及功能质量具有极其重要的影响,其中圆柱度误差是评价回转类零件精度的一个重要指标。设计一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法,以提高圆柱度误差在评定过程中的精度和收敛速度。首先,在初始种群的生成中引入Tent混沌映射和非线性参数,以提高解的质量;其次,为了改善算法的局部搜索能力,在螺旋式位置更新阶段引入一个自适应权重系数;最后,在随机搜寻阶段引入莱维飞行从而提高全局搜索能力。通过采用不同优化算法的实验和结果对比分析,提出的算法在圆柱度误差评定精度和速度方面均有一定提升。