摘要：将自然界中细菌的自适应觅食现象与移动机器人动态路径规划相类比，设计基于细菌最优觅食理论的新型生物启发计算方法（DBFO）。通过对无约束复杂动态多峰测试函数库测试，证实DBFO算法具有较高的准确性和稳定性，具备动态优化能力。并以Sphere函数作为机器人路径寻优的仿真测试环境，DBFO算法驱动的搜索主体可以顺利避开障碍并快速找到目标地点，有效节约了行走时间，验证了其是一种高效、稳定、有竞争力的仿生智能优化方法，在求解实际复杂工程优化问题中体现了极为优越的搜索效率和求解精度。

关键词：细菌觅食 路径规划 觅食行为 动态优化 

单位：天津工业大学计算机科学与软件学院; 天津300387; 北京神舟航天软件技术有限公司; 北京100044