【摘 要】
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粒子群(PSO)算法是路径规划领域最常用的算法之一,但也有着缺乏对速度的动态调节、容易出现局部最优等局限性。针对这类问题,提出一种基于种群进化状态的自适应粒子群算法(ES
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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粒子群(PSO)算法是路径规划领域最常用的算法之一,但也有着缺乏对速度的动态调节、容易出现局部最优等局限性。针对这类问题,提出一种基于种群进化状态的自适应粒子群算法(ES-PSO)。该方案对种群进化能力进行更适当的评估,从而有效提高寻优能力,并针对移动机器人路径选择应用场景,提出将ES-PSO算法与贝塞尔曲线相结合的方法使路径更加平滑。仿真结果表明,该方法相比几种传统的粒子群算法,在收敛精度及寻优能力上均有3%~8%的提高,能够有效、快速地寻找到机器人的平滑最优路径。
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