基于改进粒子群优化算法的AGV全局路径规划

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：evil

【摘要】

：

分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算

【作者】

：

曹有辉王良曦

【机构】

：

装甲兵工程学院机械工程系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

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2009年27期

【关键词】

：

自动牵引车全局路径规划改进粒子群优化人工神经网络作用函数 Automated Guided Vehicles（AGV） global path pla

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分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算。粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优点,但优化过程中容易发生＂早熟＂收敛,使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法＂、交叉算子＂和＂变异算子＂,提出了一种新的改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IP

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