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龙图腾网获悉江苏海洋大学申请的专利一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化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：CN116295398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211735426.2，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化方法是由杨瑞;徐晨晨;吴一非;吕其深设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化方法，包括如下步骤：1初始化种群及各变量，将种群分为两个子种群s1、s2；2根据适应度函数计算子种群s1、s2中个体的适应度；对两个子种群个体的适应度进行由小到大排序，选出最优个体；3分别保留子种群s1、s2适应度排序靠前的i1、i2个个体，把剩下的个体作为聚集个体；4利用协同聚集策略作用于聚集个体；5根据适应度分别取s1、s2的前m1％、m2％合成新种群s3；6用置换策略随机更新s3个体，并更新全局最优个体；7判断是否达到终止条件，若未达到，利用交叉算子和变异算子增加种群多样性；8根据步骤2‑7进行迭代直到停止，输出最优路径。

本发明授权一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同聚集和分支偏差的路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1初始化种群及各变量，随机将种群分为两个子种群、，子种群、的个体总数分别为n1、n2； 2基于分支偏差、路径转向惩罚、路径长度和归一化处理设计适应度函数；所述适应度函数的表达式如下： 其中，为种群的个体数；为分支偏差，为路径转向惩罚，为路径长度；是、及的均值，为、及的标准差；、、分别为、、的权重系数； 根据适应度函数计算子种群、中个体的适应度；根据适应度大小，对两个子种群个体进行由小到大排序，分别选出子种群、中最优个体，所述最优个体分别为子种群、中适应度值最小的个体； 3分别保留子种群、适应度排序靠前的i1、i2个个体，把子种群、中剩下的n1-i1、n2-i2个个体作为聚集个体、； 4利用协同聚集策略分别作用于聚集个体、；所述协同聚集策略利用位置待更新个体与最优个体的距离作为步长，向全局最优个体位置附近更新个体位置，并通过两种不同的群体策略分别更新个体位置；具体步骤如下： 4-1判断聚集个体的适应度在子种群中所处的位置lo是否大于子种群总量的12； 4-2若lo大于子种群总量的12，该个体向最优个体方向更新位置；否则，该个体进行随机位置更新；若个体的适应度排序位置小于子种群总量的12，利用如下公式更新个体的位置： 是此次迭代适应度最高个体占据的最佳位置，表示一个维度为1×D的矩阵，中每个元素随机分配1或-1，且；是每个元素都为1的1×D维的矩阵； 若个体的适应度排序位置大于子种群总量的12，利用如下公式随机更新个体的位置： 表示上一代适应度最差个体位置；是一个正态随机数； 4-3重复步骤4-1-4-2，直到所有聚集个体都更新位置； 4-4对更新后子种群的个体进行速度和粒子的更新； 4-5利用蜘蛛群体策略更新子种群个体； 5根据适应度分别取、的前m1%、m2%合成新种群，m1%+m2%=100%； 6用置换策略随机更新个体，并更新全局最优个体； 7判断是否达到终止条件，若未达到，利用交叉算子和变异算子增加种群多样性； 8根据步骤2-7进行迭代直到停止，输出最优路径。

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