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均匀粒子群蚁群融合算法的机器人路径规划
作者单位:
;1.山东理工大学电气与电子工程学院
摘 要:
为了提高移动机器人点对点路径规划的性能,提出了均匀粒子群蚁群融合算法。首先分析了粒子群算法原理,找出了导致算法"早熟"的搜索机制缺陷,提出了均匀粒子群算法,此算法改进了粒子群算法的搜索机制,保证了在迭代过程中的粒子多样性,克服了算法"早熟"问题;介绍了蚂蚁系统和蚁群系统算法的区别,提出了均匀粒子群蚁群融合算法,首先使用均匀粒子群算法搜索次优路径,在此路径上撒播信息素,然后使用蚁群算法寻找最优路径。实验结果表明,融合算法规划出的路径最短,而且迭代效率高、容错能力强。
关 键 词:
移动机器人
点对点路径规划
均匀粒子群算法
融合算法
信息素
Robot Path Planning Based on Uniform PSO and Ant Colony Fusion Algorithm
Abstract:
Keywords:
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