论文部分内容阅读
针对传统机器人路径规划算法寻优能力和效率存在的问题,本文提出了一种基于文化粒子群的机器人路径规划算法,该算法将粒子群算法纳入文化算法的框架中,采用多种群作为文化算法的种群空间,以增加粒子搜索范围的多样性;并对种群空间采用自适应变异的方法,以扰乱粒子的当前搜索轨迹,使其具有逃出局部最优的能力。实验结果表明:该算法在路径规划中其全局收敛性和收敛速度优于标准的粒子群算法和单纯的自适应变异粒子群算法。