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在复杂环境下,针对Leader-Follower法和基于行为法相结合的多机器人混合编队方法配置参数难的问题,引入粒子群优化（PSO）算法,对5种行为参数进行在线优化,进而改进了传统的混合编队方法,使多机器人编队效果更优。同时通过仿真实验结果验证了所提出算法的可行性,且达到了实验预期的优化效果。
改进的多移动机器人混合编队方法
【摘 要】
：
在复杂环境下,针对Leader-Follower法和基于行为法相结合的多机器人混合编队方法配置参数难的问题,引入粒子群优化（PSO）算法,对5种行为参数进行在线优化,进而改进了传统的混合
【机 构】
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安徽工业大学电气信息学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2012年7期
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