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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于黏菌算法的机器人路径规划方法、系统及存储介质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：CN116399344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310251984.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于黏菌算法的机器人路径规划方法、系统及存储介质是由郑玲;田岩设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于黏菌算法的机器人路径规划方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于黏菌算法的机器人路径规划方法、系统及存储介质，属于机器人行驶技术领域，本发明的方法基于黏菌算法设计了一种基于变邻域莱维飞行的精英学习策略，对当前最优适应度的黏菌个体进行变异，采用一种基于容差的黏菌个体旋转扰动变异机制对陷入停滞的种群个体进行扰动。同时，对扰动后的最优个体实施模拟退火算法，提升种群最优值的进化潜力，最终得到无碰撞最短路径；同时还提供了相应的基于黏菌算法的机器人路径规划系统。本发明具有精度高和效率高的优势，适用于复杂环境下移动机器人路径寻优。

本发明授权基于黏菌算法的机器人路径规划方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于黏菌算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括： S1、确定机器人移动的位置区域、起点和终点，设置种群数量为N，并初始化种群位置； S2、采用黏菌算法，对每个黏菌个体位置更新，得到当前t次迭代中最优个体的位置X_bestt以及对应的适应度值DF，记为当前的全局最优解； S3、判断种群是否处于收敛停滞状态，若否，执行S4； 若是，对适应度较小的前N*pr个黏菌个体位置进行旋转扰动，并计算旋转扰动后的新种群中最优个体的位置X_besttr以及对应的适应度值DFr；同时判断DFr是否小于DF，若是，以旋转扰动后的新种群中最优个体的位置X_besttr以及对应的适应度值DFr作为全局最优解；否则，按照模拟退火准则接受所述最优个体的位置X_besttr以及对应的适应度值DFr为全局最优解；其中，pr表示旋转扰动变异个体比例； S4、判断是否达到最大迭代次数，若否，重复S2-S3；若是，输出全局最优解，得到机器人移动的最优路径； S3之前还包括步骤： 对所述当前t次迭代中最优个体进行变邻域莱维飞行变异，计算变异后的最优个体的位置X_besttl及对应的适应度值DFl； 判断DFl是否小于DF，若是，采用变异后的最优个体的位置X_besttl及对应的适应度值DFl作为所述当前的全局最优解；其中，采用下述方式计算所述变邻域莱维飞行变异： 其中，α为变邻域系数，stepsize为步长因子，用于调整随机搜索范围；Levyβ为基本Levyflight随机值；每次取值时，若适应度值DFl小于适应度值DF或者index达到最大值，index停止取值，rl是取值范围为[0,0.5]之间的随机值； S3中还包括：同时判断DFr是否小于DFl，若是，以旋转扰动后的新种群中最优个体的位置X_besttr以及对应的适应度值DFr作为全局最优解；否则，按照模拟退火准则接受所述最优个体的位置X_besttr以及对应的适应度值DFr为全局最优解； S3中，旋转扰动后的新种群的位置与扰动之前种群的位置之间满足： 其中，Xtr表示第t次迭代中种群进行旋转扰动之后的位置，Xt表示第t次迭代中种群的位置，ω为旋转因子，R是1×D维且在[-1，1]之间均匀分布的随机矩阵，D表示搜索空间的维度，‖Xt‖2表示Xt的2-范数。

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