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针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数... 相似文献
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针对传统局部路径规划中容易陷入局部陷阱和规划路径不平滑的问题,提出一种将改进可视图,基于B样条曲线和粒子群优化算法结合起来规划一条平滑路径的算法.该算法由多边形动态生成、路径规划和路径平滑3个步骤组成,为了逃离局部陷阱,在多边形动态生成的过程中增加环境记忆功能,并通过路径平滑过程,使规划的路径更能满足移动机器人动力约束条件.仿真实验结果验证了算法的有效性,对比其他几种路径规划算法,所提出算法规划的路径质量更高. 相似文献
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