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粒子群算法优化机器人路径规划的研究
文献摘要：
针对标准粒子群算法在移动机器人路径规划问题上存在的收敛速度慢、易陷入"早熟"现象以及路径不平滑等缺点,对粒子群优化算法进行改进,该方法在粒子陷入局部最优值时,对全局最优粒子的速度进行了轻微的干扰,从而提高收敛速度.为了平衡局部和全局搜索能力,提出了非线性惯性权重.最后提出一个考虑路径最短和平滑性的适应度函数.仿真结果表明,在一个动态环境中,改进之后的粒子群优化算法收敛快,并能避开障碍物,寻找到符合要求的最优路径.
文献关键词：
粒子群算法;非线性惯性权重;平滑性;路径规划
中图分类号：
作者姓名：
巫光福;万路萍
作者机构：
江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000
文献出处：
引用格式：
[1]巫光福;万路萍-.粒子群算法优化机器人路径规划的研究)[J].机械科学与技术,2022(11):1759-1764
A类：
B类：
算法优化,标准粒子群算法,移动机器人路径规划,规划问题,收敛速度,速度慢,早熟,粒子群优化算法,局部最优,最优值,全局最优,最优粒子,全局搜索,搜索能力,非线性惯性权重,平滑性,适应度函数,动态环境,避开,障碍物,符合要求,最优路径
AB值：
0.327015
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