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龙图腾网获悉苏州湘博智能科技有限公司申请的专利基于改进人工蜂群算法的移动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：CN114662638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210189705.7，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法是由李鹏;蔡成林;周彦;盘宏斌;陈洋卓;窦杰;孟步敏;蔡晓雯;张莹;黄鹏;李锡敏设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法，将人工蜂群算法每次迭代产生的最优解代入到灰狼优化算法的狩猎阶段，利用灰狼优化算法生成新的蜜源位置；在雇佣蜂阶段邻域搜索时引入该蜜源，以此来提高人工蜂群的局部搜索能力；将全局最优解代入侦察蜂阶段，改进蜜源搜索方程，使算法更容易摆脱局部最优；将改进算法GW‑ABC应用到移动机器人路径规划中，实验结果表明，改进算法的搜索能力更强，收敛速度更快。

本发明授权基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：初始化蜜源相关参数； 步骤二：生成初始解，并计算蜜源适应度，开始迭代； 步骤三：将人工蜂群算法ABC每次迭代产生的最优解代入到灰狼优化算法GWO的狩猎阶段，利用灰狼优化算法生成新的蜜源位置，在雇佣蜂阶段邻域搜索时引入该新的蜜源，进行邻域搜索；旁观蜂根据贪婪算法选择较优蜜源对应的路径； 灰狼算法模仿了一群灰狼在追逐和狩猎猎物时表现出来的民主的社会行为，在灰狼的社会等级制度中有四个等级，最高级即最优解为α狼，次优解分别为β狼和δ狼，其他解为ω狼； 灰狼群围猎行为包括接近猎物，包围猎物和攻击猎物三个阶段，其中包围猎物的数学表达式为： Xt+1＝Xpt-A·D5 D＝|C·Xpt-Xt|6 式中，t为当前迭代次数，Xt表示灰狼当前所在位置，Xp表示猎物当前所在位置，D表示灰狼个体于猎物之间的距离，A和C是系数向量；其中， A＝2ar1-a7 C＝2r28 式中，a是收敛因子，r1和r2为在区间[0，1]之间的随机数； 灰狼攻击猎物阶段的数学模型为： Da＝|C1·Xαt-Xt|10 Dβ＝|C2·Xβt-Xt|11 Dδ＝|C3·Xδt-Xt|12 Da、D和D分别表示α、β和δ与其他个体之间的距离，Xt、Xt和Xt分别表示α、β和δ在t时刻的位置，系数向量A、A和A由公式7生成，C、C和C是随机向量，由公式8生成； ＝Xt-A·D13 ＝Xt-A·D14 ＝Xt-A·D15 Xt+1＝X+X+X316 、X、X分别表示α、β和δ与其他个体之间的位置； 步骤四：将全局最优解代入侦察蜂阶段，改进蜜源搜索方程，若解路径连续limit次未更新，雇佣蜂变成侦察蜂，舍弃旧解，随机产生一个新的解路径，并重新开始迭代； 为了提高摆脱局部最优的能力，对搜索方程做出改进： 式中Q为自适应调整系数， 其中，fbest为当前最优蜜源的适应度值，f为第i组解的蜜源适应度值，limitNum表示实验失败次数，其初始值为0，每次迭代若蜜源i未更新，limitNum加1，若蜜源i连续limit次未更新，则放弃该蜜源，由式26生成新蜜源； 步骤五：判断迭代数是否达到最大迭代次数tmax，若达到则输出最优路径节点，依次连接节点，得到最优路径，否则返回步骤三继续执行。

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