1.一种基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法包括以下步骤：步骤一，对标准萤火虫FA算法的目标函数与萤火虫移动方式进行一系列优化，提出自适应动态萤火虫ADFA算法；

步骤二，ADFA算法以标准FA算法为基础，通过自适应参数优化策略对标准FA算法中的参数进行优化改进；

步骤三，选用二元非线性目标函数作为寻优对象，在MATLAB矩阵中对ADFA算法进行寻优；

步骤四，采用栅格法建立移动机器人路径规划的环境模型，利用步骤三优化后自适应动态萤火虫ADFA算法对移动机器人的路径进行规划。

2.如权利要求1所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤一中，所述对标准萤火虫FA算法的目标函数与萤火虫移动方式进行优化的方法包括：(1)标准FA算法数学模型，用以下数学公式表示，萤火虫亮度的高低与目标函数有关，式为：式中，Iij表示第i只萤火虫与第j只萤虫之间的相对亮度；Ii为绝对亮度，第i只萤火虫在r＝0处的光强度；γ为光吸收系数，设为常数；

rij为第i只萤火虫到第j只萤火虫的距离，式子为：

对于任意两只萤火虫之间的吸引力表示为：

式中，F0为最大吸引力，即在光源处(r＝0处)萤火虫的吸引力，设为常数；

基于任意选定的Xi和Xj，较暗的萤火虫总是向较亮的移动；Xi优于Xj，则Xj向Xi移动，移动方式为：xjd(t+1)＝xjd(t)+F(rij)×(xid(t)-xjd(t))+αε     (1.4)其中，d＝1,2,…,D，α∈[0,1]是步长因子，ε是[-0.5,0.5]区间内的随机数，t是迭代次数；

(2)自适应参数优化策略：对于任意的两只萤火虫xi和xj有：式中，i,j＝1,2,…,N；式(2.1)表示所有的萤火虫最终都收敛于一点；式(2.2)表示收敛后萤火虫位置不再产生变化；

根据式(1.1)、(1.2)、(1.3)、(1.4)、(2.1)、(2.2)得到：从式(2.3)中，萤火虫最终都收敛于一点时，步长因子α趋近于0；利用自适应参数动态策略更新参数α，参数更新公式为：α(t+1)＝0.99α(t)              (2.4)式(2.4)中的参数更新策略在不同程度上都无法让参数α最终趋近于0，且参数更新速度缓慢；

结合式(2.3)得到的全新的自适应参数动态更新策略中，参数α按照如下公式进行更新：其中，α(0)＝0.8，Tmax为最大迭代次数；随着迭代次数的增加，步长因子α逐渐的从0.8减小趋近于0。

3.如权利要求1所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤二中，所述ADFA算法以改进动态步长因子为策略，在标准FA算法步骤上引入步长因子判定条件，当且仅当萤火虫对应的步长因子为0时，算法进入一个最优解状态；并设定在此条件成立前，光强较弱萤火虫始终向光强较强的萤火虫移动，并不断扩大感应范围，直到出现步长因子为0的萤火虫。

4.如权利要求1所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤二中，所述ADFA算法具体包括：

1)设定ADFA算法参数，并初始化萤火虫位置、亮度及萤火虫的感应范围；

2)萤火虫自由移动变异；

3)更新萤火虫亮度；

4)局部范围内亮度低的萤火虫向亮度高的萤火虫移动；

5)判断是否为最亮萤火虫；若是最亮萤火虫，则判断对应的步长因子是否为0；若不是最亮萤火虫，则返回步骤2)，重复进行萤火虫自由移动变异操作；

6)若判定对应的步长因子为0，则继续判断是否满足终止条件；若判定对应的步长因子不为0，则扩大感应范围，并返回步骤4)，重复进行局部范围内亮度低的萤火虫向亮度高的萤火虫移动操作；

7)若满足终止条件，则结束算法；若不满足终止条件，则返回步骤2)，重复进行萤火虫自由移动变异操作。

5.如权利要求1所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤三中，所述对ADFA算法进行寻优验证的方法包括：a)选用式(3.1)的二元非线性目标函数作为寻优对象，在MATLAB矩阵中对ADFA算法进行寻优；所述二元非线性目标函数为：b)选取另外一种多峰函数作为寻优对象，对ADFA算法进行寻优测试。

6.如权利要求1所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤四中，所述利用优化后萤火虫算法对移动机器人的路径进行规划的方法为：采用20×

20的栅格图，每一个栅格的边长为1cm，其序号为0～399，并设计相对复杂的障碍物；白色栅格为可行，黑色栅格为障碍物；将路径规划得到的解作为离散型的变量，并作为一个从起点到终点的点集合；每一个萤火虫代表一个解，代表起点指向终点的所有栅格。

7.一种实施权利要求1～6任意一项所述基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划系统。

8.一种实现权利要求1～6任意一项所述基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法的信息数据处理终端。

9.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。

10.一种实现权利要求1～6任意一项所述基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法的室内及室外移动机器人。