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如何融合差分進(jìn)化和粒子群算法的改進(jìn)及應(yīng)用

2018-11-15 | rar | 1.20 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對傳統(tǒng)的智能算法機器人路徑規(guī)劃中的弊端,在混合的差分進(jìn)化算法和粒子群算法的基礎(chǔ)上,修改兩種算法的變異規(guī)則,并加入多種群機制保持算法的多樣性。因此,提出了改進(jìn)的DEPSO算法(pDEPSO),并以此來解決機器人路徑規(guī)劃問題。這種新算法采用的多種群技術(shù)和雙變異機制,以指導(dǎo)粒子在優(yōu)化過程中探索未知空間。該算法在不犧牲多樣性的基礎(chǔ)上,提高了收斂速度,從而值得研究。

  隨著二十一世紀(jì)電子、計算機、機械以及人工智能等多門科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,研究者們在機器人領(lǐng)域也有了重大的突破,與原先的功能單一的機器人相比,現(xiàn)如今的機器人具有決策、自主感知和執(zhí)行功能等。移動機器人的路徑規(guī)劃問題一直是移動機器人的一個重要組成部分,是當(dāng)下研究的重點和熱點。路徑規(guī)劃問題是指在特定約束條件下,可以找到一條從初始位置到目的地的最佳或者接近最佳性能的路徑,是機器人可以無碰撞地,更快地到達(dá)目的地。

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