典型文献
基于靠近目标粒子群算法的AGV路径规划
文献摘要：
进行移动机器人(automated guided vehicle,AGV)路径规划时,针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、搜索效率低等问题,文章提出靠近目标的粒子群算法,更好地解决AGV路径规划问题.在AGV运行环境建模时,将障碍物转化为多边形并进行膨胀处理,利用障碍物顶点划分坐标系;引入Metropolis准则,使算法快速跳出停滞状态;提出自适应引力系数,使得算法靠近目标快速搜索,加快收敛速度.经仿真实验验证,相较于传统算法,靠近目标的粒子群算法在收敛速度、跳出局部最优、搜索稳定性等方面更具优势.
文献关键词：
移动机器人(AGV);路径规划;粒子群算法;Metropolis准则;自适应引力系数
中图分类号：
作者姓名：
屈新怀;单笛;孟冠军
作者机构：
合肥工业大学 机械工程学院 ,安徽 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]屈新怀;单笛;孟冠军-.基于靠近目标粒子群算法的AGV路径规划)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(01):1-6
A类：
自适应引力系数
B类：
粒子群算法,AGV,路径规划,移动机器人,automated,guided,vehicle,局部最优解,搜索效率,规划问题,运行环境,环境建模,障碍物,多边形,膨胀处理,利用障碍,顶点,坐标系,Metropolis,停滞,快收敛,收敛速度,传统算法,跳出局部
AB值：
0.309752
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