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一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法
引用本文:胡章芳,孙林,张毅,鲍合章.一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法[J].计算机工程,2019,45(4):281-287.
作者姓名:胡章芳  孙林  张毅  鲍合章
作者单位:重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心,重庆,400065;重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心,重庆,400065;重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心,重庆,400065;重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金;重庆市科委项目
摘    要:针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变异策略更新个体位置,并对算法进行性能测试。实验结果表明,与FE-PSO算法相比,该算法具有较高的收敛精度与较好的稳定性。

关 键 词:路径规划  群智能算法  量子行为粒子群优化  聚集度因子  早熟收敛

A Robot Path Planning Algorithm Based on Improved QPSO
HU Zhangfang,SUN Lin,ZHANG Yi,BAO Hezhang.A Robot Path Planning Algorithm Based on Improved QPSO[J].Computer Engineering,2019,45(4):281-287.
Authors:HU Zhangfang  SUN Lin  ZHANG Yi  BAO Hezhang
Affiliation:(Research and Development Center of Information Accessibility Engineering and Robotics,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Abstract:HU Zhangfang;SUN Lin;ZHANG Yi;BAO Hezhang(Research and Development Center of Information Accessibility Engineering and Robotics,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Keywords:path planning  swarm intelligence algorithms  Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO)  aggregation degree factor  premature convergence
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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