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研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换,协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题;加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径. ABC(Artificial BeesColony)算法最先由Basturk等人提出并应用于函数优化问题. 采蜜蜂采用贪婪准则，比较记忆中的最优解和邻域搜索解，当搜索解优于记忆最优解时，替换记忆解；反之，保持不变。在所有的采蜜蜂完成邻域搜索后，采蜜蜂跳摆尾舞与跟随蜂共享蜜源信息。跟随蜂根据蜜源信息以一定概率选择采蜜源，蜜量大的采蜜蜂吸引跟随蜂的概率大于蜜量小的采蜜蜂。同样，跟随蜂在采蜜源附近邻域搜索，采用贪婪准则，比较跟随蜂搜索解与原采蜜蜂的解，当搜索解优于原采蜜蜂的解时，替换原采蜜蜂的解，完

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本科毕业设计收集的资源希望可以帮助到大家 Fattal的去雾算法的实现，包括主函数和调用函数

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