基于粒子群優(yōu)化算法的移動機器人路徑規(guī)劃的研究.pdf

1、　　本文圍繞粒子群優(yōu)化(PSO)算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用展開研究，研究過程中充分利用了粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化性能，并將其應用于優(yōu)化機器人的路徑規(guī)劃中提高其性能。本文的主要研究內(nèi)容和成果包括以下幾個方面：
　　首先，闡述了本文的選題背景與意義，介紹了機器人的發(fā)展及國內(nèi)外的研究概況，還介紹了幾種常用的全局和局部路徑規(guī)劃方法，并對其進行了系統(tǒng)的分析和比較，為本論文的研究工作奠定了重要的基礎。
　　其次，文中闡述了粒子群算法的

2、產(chǎn)生和研究熱點，詳細介紹了標準粒子群算法的生物學機理、實現(xiàn)過程以及算法的特點，并對粒子群算法的收斂性進行了分析，還介紹了幾種常用的改進的粒子群算法。
　　第三，通過對粒子群算法的優(yōu)化機理的分析，并結合機器人路徑規(guī)劃的應用背景，提出了一種基于平均粒距參數(shù)的粒子群優(yōu)化算法。針對粒子群算法在進化過程中容易出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象，在平均粒距不滿足域值時將粒子群按照一定的比例進行初始化的操作，這樣保證了進化過程中群體的多樣性，增大了群體全局搜索能