【摘要】针对粒子群优化(PSO)算法存在的优化精度低以及早熟的缺点,提出一种改进的PSO算法用于机器人路径规划.根据梯度下降法中变量沿负梯度方向变化的原则,提出了改进的粒子速度更新模型.为了提高粒子的搜寻效率及精度,增加了自适应粒子位置更新系数.引入ε贪心策略设计了改进的粒子群优化算法.在部分优化测试函数上的多次试验结果表明,所提算法较其他算法模型搜索精度至少提高2倍,收敛速度也有大幅度的提升.将所提算法和改进的DC-HPSO(动态聚类混合粒子群优化)算法应用于静态障碍物下的路径规划仿真和实际试验,结果表明所提模型具有高精度、高效率、高成功率的优点.
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《重庆高教研究》 2015-06-30
《重庆高教研究》 2015-06-26
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《重庆电子工程职业学院学报》 2015-07-02
010-56259535
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