基于改进粒子群算法的路径规划研究与应用

为解决应用于旅行商问题的基本粒子群算法存在的收敛精度不高且早熟等问题,提出一种改进自适应杂交退火粒子群(IAHAPSO)算法。该算法采用基于种群离散度的分种群式自适应调整惯性权重,引导种群的正确进化发展方向;采用模拟退火算法更新群体极值的策略,避免粒子搜索陷入局部最优解;并在种群发展过程中引入遗传杂交算子,增加种群的多样性。通过3种标准TSPLIB测试集验证所提IAHAPSO算法在求解精度及效率上的可行性和优越性。以四轴裁剪机试验系统进一步验证所提算法的有效性。