典型文献
粒子群算法改进灰狼算法的机器人路径规划
文献摘要：
路径规划的目的是在有障碍物的环境中寻找可行性路径,即从起始位置到目标位置长度最小的无碰撞路径.针对避障路径规划问题,提出基于灰狼算法的改进方法,用于提高路径规划效率.改进算法将粒子群优化算法与灰狼算法相结合,融合二者思想改进灰狼算法的位置更新公式,通过粒子群算法改善灰狼算法易过早收敛而陷入局部最优以及收敛速度较低的问题.实验结果表明,改进算法在求取全局最优解和收敛速度方面相较于基础灰狼算法均有不同程度的提高,平均求解时间仅为基础算法的89.8％,迭代次数为基础算法的83％.粒子群优化算法改进的灰狼算法具有更加优秀的路径规划性能.
文献关键词：
机器人;路径规划;粒子群算法;灰狼算法
中图分类号：
作者姓名：
梁景泉;周子程;刘秀燕
作者机构：
青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266525
文献出处：
引用格式：
[1]梁景泉;周子程;刘秀燕-.粒子群算法改进灰狼算法的机器人路径规划)[J].软件导刊,2022(05):96-100
A类：
B类：
粒子群算法,算法改进,改进灰狼算法,机器人路径规划,障碍物,可行性路径,起始位,目标位置,避障路径规划,规划问题,改进方法,提高路径,规划效率,改进算法,粒子群优化算法,位置更新,过早收敛,局部最优,收敛速度,求取,全局最优解,求解时间,迭代次数,改进的灰狼算法,规划性
AB值：
0.313863
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