路径衰减指数 路径优化算法模型

昭棠笔记 2023-02-13

乐谱学习-不让你哭

2022年4月29日发

(作者:秦时明月电视剧插曲)

ComputerEngineering andApplications计算机工程与应用 2012,48(17) 229 

基于云模型的粒子优化算法在路径规划中的应用 

魏连锁怎么设计网站,戴学丰 

WEI Liansuo上海网络营销,DAI Xuefeng 

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院aizhan,黑龙江齐齐哈尔1 6 1 006 

College of Computer&Control Engineering,Qiqihar University,Qiqihar,Heilongjiang 1 6 1 006baidu copm,China 

WEI Liansuo广州优化,DAI Xuefeng.Application of particle swarm optimization algorithm based on cloud model for 

path planning.Computer Engineering and Applications又名松滋站长网,2012武汉seo公司,48(17):229—232. 

Abstract:The penalty function is used to change the constrained problem into the unconstrained problem in path 

planning of robots.By using the randomicity and stable tendentiousness characteristics of cloud model网站推广目标,an adaptive 

strategy for varying parameters of Particle Swarm Optimization(PSO)theory is introduced based on cloud mode1. 

So an improved Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm is constructed and applied to path planning of robots. 

By adopting diferent inertia weight generating methods in different groups,the searching abiliyt of the algorithm in 

local and overall situation is balanced effectively.And it does not only improve the convergence speed句容网站建设,but also 

maintains the diversiyt of the population.The feasibiliyt and effectiveness are proved by the comparative results of 

the simulation experiments.And also the algorithm can be achieved simply and has fast convergence rate. 

Key words:cloud model;Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm;path planning;adaptive varying parameters 

摘要:利用罚函数将机器人路径规划有约束优化问题转换为无约束优化问题。利用云模型既有随机性又有稳 

定倾向性的特性,引入基于云模型理论的自适应参数策略,构造出一种改进的粒子(PSO)算法,并应用于机器人 

路径规划问题合肥网络推广。在不同的子采用不同的惯性杈重生成方法,有效地平衡了算法的局部和全局搜索能力站长工具死链,提高了 

种的多样性和算法的收敛速度。仿真结果对比验证了该算法的可行性和有效性seo,且实现简单、收敛速度快。 

关键词:云模型;粒子算法;路径规划;自适应参数调整 

文章编号:1002—8331(2012)17 0229.04 文献标识码:A 中图分类号:TP393 

1 引言 

适应参数策略百度关键词优化软件,构造出一种改进的PSO算法,并应用 

在机器人路径规划算法中应用智能算法、仿生 

于机器人路径规划问题。通过实验结果证明该算法 

算法发展是一个很明显的趋势 。如Y.Shi口 等提出 

不仅保持PSO种多样性湘潭网络公司,而且还提高了PSO的收 

了随着迭代的进行线性减小惯性权重的策略,较大 

敛速度和解的精度,并在一定程度上解决了PSO的 

的惯性权重有利于展开全寻优危机公关案例,而较小的惯性权重 

早熟收敛问题404页面。 

则有利于局部寻优,但是由于在这种策略下郑州网络推广公司,迭代初 

期全局搜索能力较强百度指数查询,如果在初期搜索不到更好点榆树网, 2问题描述与环境建模 

那么随着权重∞的减小,局部搜索能力加强,就会陷 路径规划就是机器人在有障碍物的环境中由起 

入局部更优或产生死锁现象 。 始点 移动到目标点G不碰到所有障碍物所必须经 

为解决上述问题,本文利用云模型既有随机性 过的点的集合P。即寻一个点的集合P={ ,P , 

又有稳定倾向性的特性,引入基于云模型理论的自 P2,…百度被黑了,Pk权重优化,G}。其中{P ,P2seo外链发布平台,…, )为全局地图中的一 

基金项目:黑龙江省科学技术研究项目(No.11551542)。 

作者简介:魏连锁(1975一),男pr劫持,讲师绿萝算法,主要研究方向为人工智能;戴学丰(1962一),男莱州网站建设,博士关键词排名点击,教授seo网站推广,主要研究方向为人工智能。 

E—mail:wlsaaaaaa@1 63.corn 

收稿日期:2011-01—18 修回日期:2011-03.14 CNKI出版日期:2011-07—25 

DOI:10.3778 ̄.issn.1002—8331.2012.17.046 http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TR20110725.1625.050.html 

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