基于改进粒子群优化算法的AGV全局路径规划

• 作者: 曹有辉 王良曦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自动牵引车 全局路径规划 改进粒子群优化 人工神经网络 作用函数
• 年，卷（期）: 2009,（27）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.27.068

摘要

分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算.粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优,最,但优化过程中容易发生"早熟"收敛,使优化陷入局部极小值.通过引入模拟退火算法、"交叉算子"和"变异算子",提出了一种新的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)来解决AGV全局路径规划问题.仿真结果表明,IPSO具有很强的全局寻优能力,并且收敛速度比PSO快,能够为AGV规划出理想的路径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王良曦	装甲兵工程学院机械工程系	55	573	12.0	21.0
2	曹有辉	装甲兵工程学院机械工程系	8	82	5.0	8.0