典型文献
基于区域搜索粒子群算法的机器人路径规划
文献摘要：
针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法.首先,通过区域搜索算法对原始地图进行预处理,减少地图中的无效信息.其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域.最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移动障碍物.仿真结果表明,RS-APSO算法相较于PSO算法,平均运行时间降低了 30.3％,平均迭代次数降低了 43.9％,在动态环境中也能生成安全路径.
文献关键词：
路径规划;粒子群算法;区域搜索;可变算子;动态避障
中图分类号：
作者姓名：
郝琨;邓晁硕;赵璐;刘永磊
作者机构：
天津城建大学计算机与信息工程学院 天津 300384
文献出处：
引用格式：
[1]郝琨;邓晁硕;赵璐;刘永磊-.基于区域搜索粒子群算法的机器人路径规划)[J].电子测量与仪器学报,2022(12):126-135
A类：
可变算子
B类：
区域搜索,粒子群算法,算法应用,移动机器人路径规划,早熟,局部最优,优等,自适应粒子群,region,search,adaptive,particle,swarm,optimization,algorithm,RS,APSO,路径规划方法,搜索算法,惯性权重,权重因子,加速因子,增强算法,搜索能力,动态避障,避障策略,移动障碍物,运行时间,迭代次数,动态环境,成安,全路径
AB值：
0.376864
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