| 基于改进PSO算法的机器人路径规划研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4112 K | |
| 標簽： 路径规划 混沌映射 莱维飞行 | |
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| 文檔介紹：传统粒子群算法（PSO）容易早熟收敛，陷入局部最优，为此提出混沌动态多种群粒子群算法（CDMPSO），并将其应用在机器人三维路径规划中。通过引入混沌映射理论来提高粒子种群初始解的质量和分布均匀性，同时引入分组并行优化策略，依据适应度值采用中位数聚类的方法，将种群分为3个子种群并迭代进行实时动态调整，根据不同子种群的特点采用不同的方法来进行种群更新。在MATLAB软件中与传统PSO算法和自适应粒子群（APSO）算法进行对比实验，发现改进后的CDMPSO算法全局搜索范围更大，陷入局部最优次数更少，最终路径更短，从而验证了该改进算法是切实可行的。 | |
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