تخطيط المسار المستقل وتجنب العوائق للروبوت المتحرك ذو العجلات باستخدام تحسين الذئب الرمادي
DOI:
https://doi.org/10.22153/kej.2025.09.003الكلمات المفتاحية:
Bees Algorithm; Grey Wolf Optimisation; Wheeled Mobile Robot.الملخص
تهدف هذه الدراسة إلى تنفيذ تجنب العوائق لروبوت متنقل ذاتي الحركة (WMR) باستخدام خوارزمية تحسين الذئب الرمادي (GWO) وخوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية (ABC) والمقارنة بينهما. أجريت الدراسة على ثلاثة سيناريوهات، كل منها مصمم لاختبار أداء الخوارزمية في ظل ظروف مختلفة، مع الأخذ في الاعتبار العوائق الدائرية الثابتة والمتحركة في البيئة المحيطة. تم استخدام خوارزمية GWO لتحديد المسار الأكثر فعالية والأقصر والأكثر أمانًا لـ WMR من نقطة البداية إلى الموقع المستهدف. أظهرت النتائج أن خوارزمية GWO تفوقت على خوارزمية ABC، مما مكن WMR من تجنب العوائق بشكل أسرع وبأقصر مسافة.
التنزيلات
المراجع
[1] K. Heero, Path planning and learning strategies for mobile robots in dynamic partially unknown environments. Tartu University Press, 2006.
[2] H. Chen, Y. Zhu, and K. Hu, “Adaptive bacterial foraging optimization. abstract and applied analysis,” Abstr. Appl. Anal. https//doi. org/10.1155/2011/108269, 2011.
[3] X.-S. Yang, Optimization techniques and applications with examples. John Wiley & Sons, 2018.
[4] A. M. Husain, S. M. Sohail, and V. S. Narwane, “Path planning of material handling robot using Ant Colony Optimization (ACO) technique,” Int. J. Eng. Res. Appl., vol. 2, no. 5, pp. 1698–1701, 2012.
[5] D. Wang, D. Tan, and L. Liu, “Particle swarm optimization algorithm: an overview,” Soft Comput., vol. 22, pp. 387–408, 2018.
[6] H. Zhangfang, F. Chunyi, and L. Yuan, “Improved particle swarm optimization algorithm for mobile robot path planning,” Comput. Appl. Res, vol. 38, pp. 3089–3092, 2021.
[7] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, “Grey wolf optimizer,” Adv. Eng. Softw., vol. 69, pp. 46–61, 2014.
[8] J. Cai, “Non-linear grey wolf optimization algorithm based on Tent mapping and elite Gauss perturbation. Comput,” Eng. Des, vol. 43, pp. 186–195, 2022.
[9] M. J. Mohamed and F. S. Khoshaba, “Enhanced Genetic Algorithm Based on Node Codes for Mobile Robot Path Planning,” Iraqi J. Comput. Commun. Control Eng., vol. 12, no. 2, pp. 69–80, 2012.
[10] E. García-Gonzalo and J. L. Fernández-Martínez, “Convergence and stochastic stability analysis of particle swarm optimization variants with generic parameter distributions,” Appl. Math. Comput., vol. 249, pp. 286–302, 2014.
[11] N. H. Abbas and F. M. Ali, “Path planning of an autonomous mobile robot using enhanced bacterial foraging optimization algorithm,” Al-Khwarizmi Eng. J., vol. 12, no. 4, pp. 26–35, 2016.
[12] M. Jasim Mohamed and M. Waad Abbas, “Enhanced GA for Mobile Robot Path Planning Based on Links among Distributed Nodes,” Eng. Technol. J., vol. 31, no. 1A, pp. 26–41, 2013.
[13] E. S. Low, P. Ong, and K. C. Cheah, “Solving the optimal path planning of a mobile robot using improved Q-learning,” Rob. Auton. Syst., vol. 115, pp. 143–161, 2019.
[14] D. Karaboga and B. Gorkemli, “Solving traveling salesman problem by using combinatorial artificial bee colony algorithms,” Int. J. Artif. Intell. Tools, vol. 28, no. 01, p. 1950004, 2019.
[15] E. A. Hadi and S. By, “Multi-Objective Decision Maker for Single and Multi-Robot Path Planning.” M. Sc. Thesis, Control and System Dept., University of Technology, Baghdad-Iraq, 2018.
[16] B. M. Abed and W. M. Jasim, “Hybrid approach for multi-objective optimization path planning with moving target,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 29, no. 1, pp. 348–357, 2023.
[17] D. Karaboga, “An idea based on honey bee swarm for numerical optimization,” 2005.
[18] N. H. Abbas and F. M. Ali, “Path planning of an autonomous mobile robot using directed artificial bee colony algorithm,” Int. J. Comput. Appl., vol. 96, no. 11, pp. 11–16, 2014.
[19] D. Karaboga and B. Akay, “A comparative study of artificial bee colony algorithm,” Appl. Math. Comput., vol. 214, no. 1, pp. 108–132, 2009.
[20] L. Sun, B. Feng, T. Chen, D. Zhao, and Y. Xin, “Equalized grey wolf optimizer with refraction opposite learning,” Comput. Intell. Neurosci., vol. 2022, 2022.
[21] J. Li and F. Yang, “Task assignment strategy for multi-robot based on improved Grey Wolf Optimizer,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., vol. 11, no. 12, pp. 6319–6335, 2020.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 مجلة الخوارزمي الهندسية

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
حقوق الطبع والنشر: يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.







