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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于自适应模因算法的多智能体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：CN119197566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411296067.4，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于自适应模因算法的多智能体路径规划方法是由李方昱;刘憬昊;刘金溢;王晶晶设计研发完成，并于2024-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应模因算法的多智能体路径规划方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应模因算法的多智能体路径规划方法针对多智能体路径规划方法不够成熟且算法的收敛速度较慢的问题。该方法通过全局优化算法与局部搜索相配合的算法结构，利用染色体作为二维栅格地图中的生成路径，并对其进行“选择”、“交叉”等策略来优化其适应度值，并将爬山算法作为子算法对其进行局部优化，防止生成解陷入局部最优，从而提升多智能体运动控制精度，同时增强算法的收敛速度和寻优效率；解决了当前基于多智能体路径规划领域难以解决的算法收敛速度较慢和路径优化精度偏低的问题；实验结果表明该方法能够准确地对多智能体实现多目标点路径优化，且各路径随种群迭代平均长度均收敛于全局最优路径长度，算法测试达到预期效果。

本发明授权一种基于自适应模因算法的多智能体路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应模因算法的多智能体路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立基于转向代价的适应度函数；利用二进制字符串格式的染色体表示二维栅格地图中的生成路径，以二维栅格地图中心点间的距离表示栅格的邻接距离，使用转向代价衡量机器人在相邻栅格的行进状态，并利用适应度函数对转向代价进行编码，建立的转向代价适应度函数Fik；建立的转向代价适应度函数Fik如下： 其中，Fik表示种群中第k个染色体在第i个栅格的适应度值，利用代表种群中第k个染色体在第i个栅格经解码后的直角横坐标，表示种群中第k个染色体在第i个栅格经解码后的直角纵坐标；若机器人进行直向转向，转向代价函数值编码为1；若其进行斜向转向，转向代价函数的数值编码为若进行其他形式的转向即跳跃栅格或穿越障碍物，则转向代价函数值编码为100；2设计基于改进轮盘赌操作的染色体选择策略； 3设计基于交叉和变异的染色体优化策略； 4建立连续路径函数； 5设计基于爬山算法的局部搜索策略； ①通过构建局部搜索算子对种群进行局部优化，首先在种群中随机选择一指针i，并在其邻域内对染色体适应度大小进行比较；其中q代表选取邻域个体的数值，其值设置为2，则算法将比较第i-1，i，i+1个染色体个体对应的适应度Fi-1，Fi，Fi+1； ②用列表P[]来存放局部优化后的较优染色体，即将①中比较出的适应度数值较小的个体保留至此列表中，之后指针遍历整个种群，重复①中的适应度的比较过程，并随指针的遍历更新列表P[]； ③在P[]列表中根据适应度函数随机生成l条适应度最小的染色体路径，并将每条路径对应染色体解码成栅格直角坐标进行路径冲突约束，其约束满足和使得使各条运动轨迹互不碰撞，实现多条机器人最优路径在栅格地图中的生成； ④利用栅格地图法进行路径规划环境建模，设置栅格仿真地图尺寸为20×20，设置栅格中障碍物的数量为20，设置算法生成路径数量l＝3并添加最大迭代次数N＝200或小于最优解误差限δ≤0.05作为算法终止的设定条件，若达到算法终止条件，算法将停止迭代，并生成适应度最优的种群。

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