【摘 要】
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随着科学信息技术的发展,粒子群优化算法凭借简单的概念与易实现的特点,获得了众多科研人员的青睐,但在粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划时,却遇到了经常陷入局部最优
【基金项目】
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2017年福建省中青年教师教育科研项目“使用机器视觉智能算法优化柔性制造系统”(项目编号:JAT171101)
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随着科学信息技术的发展,粒子群优化算法凭借简单的概念与易实现的特点,获得了众多科研人员的青睐,但在粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划时,却遇到了经常陷入局部最优值的问题。本次研究提出对PSO算法进行优化以优化该局部最优的问题。在对PSO算法进行优化的过程中,采用混沌算法对PSO算法进行初始化,随后将其早熟粒子进行混沌化处理,最后在进行权重计算时引进自适应惯性权重进行计算。实验结果表明,基于改进后PSO算法的机器人寻找到的路径长度更短、所用时间更少、到达终点成功率更高,证明了改进后的PSO算法在收敛速度
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