如何融合差分进化和粒子群算法的改进及应用

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上传日期: 2018-11-15

上 传 者: 易水寒他上传的所有资料

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标签:算法(716)机器人(6950)

  针对传统的智能算法在机器人路径规划中的弊端,在混合的差分进化算法和粒子群算法的基础上,修改两种算法的变异规则,并加入多种群机制保持算法的多样性。因此,提出了改进的DEPSO算法(pDEPSO),并以此来解决机器人路径规划问题。这种新算法采用的多种群技术和双变异机制,以指导粒子在优化过程中探索未知空间。该算法在不牺牲多样性的基础上,提高了收敛速度,从而值得研究。

  随着二十一世纪电子、计算机、机械以及人工智能等多门科学技术的发展,研究者们在机器人领域也有了重大的突破,与原先的功能单一的机器人相比,现如今的机器人具有决策、自主感知和执行功能等。移动机器人的路径规划问题一直是移动机器人的一个重要组成部分,是当下研究的重点和热点。路径规划问题是指在特定约束条件下,可以找到一条从初始位置到目的地的最佳或者接近最佳性能的路径,是机器人可以无碰撞地,更快地到达目的地。

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