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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于改进灰狼优化算法的机器人路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116400702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310401194.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于改进灰狼优化算法的机器人路径规划方法是由郑松;邓宇斐;郑小青;魏江;葛铭设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进灰狼优化算法的机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于改进灰狼优化算法即加入和声搜索算法的灰狼优化算法的机器人路径规划方法寻优方法，有效解决灰狼优化算法用于机器人路径规划时易陷入早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不高，收敛速度不够快的问题。本申请一方面通过和声搜索算法在寻优过程中不断跳出灰狼优化算法易早熟，陷入局部最优的缺点，在寻优过程中不断变异，在全局解空间中不断寻优，保证了结果的多样性与可靠性，另一方面通过改进灰狼的头狼选择保留概率，有效的进行当前狼选择路径与头狼选择路径的交换，保留解的多样性避免陷入局部最优；同时还提高了灰狼优化算法的优化精度和速度，对于机器人的路径选择具有较好的适用性和优越性。

本发明授权一种基于改进灰狼优化算法的机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进灰狼优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括： S1：以机器人的寻找需求为目标创建一张路径地图,并确立起始点和目标点； S2：采用灰狼优化算法，将种群总数数量的灰狼放在起始点，分别是绝对核心的最优狼α，次优狼β，最差狼γ，以及围绕α、β、γ狼进行位置更新的一群δ狼；α、β、γ狼分散以不同的方向避开障碍物，寻找通往下一栅格的路径，在解空间中追踪和包围不断地往目标方向靠近，δ狼由此生成不断往目标方向靠近的位置更新公式，基于α、β、γ狼的带领，δ狼最后用α、β、γ狼所指引位置的平均值来不断往目标位置靠近；用和声搜索算法对随机选择的每两段相邻路径解进行2次变异，并根据各自的保留概率对最优狼α、次优狼β以及最差狼γ选择的路径和当前狼选择路径进行随机交换，从而得出最优路径； S3：当所有的灰狼到达指定目标点时，从所有灰狼跑得的所有总路径长度中选择最短可行路径； S4：对算法的迭代次数进行判断，如果达到最大迭代次数，停止计算并保存最短可行路径，如果没有达到最大迭代次数，转回S4，继续进行迭代寻优计算； S5：输出最优路径。

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