基于粒子群優(yōu)化算法的移動機(jī)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(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)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(yīng)用于優(yōu)化機(jī)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(jī)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(jìn)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(chǔ)。
　　其次，文中闡述了粒子群算法的

2、產(chǎn)生和研究熱點，詳細(xì)介紹了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的生物學(xué)機(jī)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(jìn)行了分析，還介紹了幾種常用的改進(jìn)的粒子群算法。
　　第三，通過對粒子群算法的優(yōu)化機(jī)理的分析，并結(jié)合機(jī)器人路徑規(guī)劃的應(yīng)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(jìn)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(jìn)行初始化的操作，這樣保證了進(jìn)化過程中群體的多樣性，增大了群體全局搜索能