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摘要:
针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度快但容易陷入局部极值和细菌觅食优化(BFO)算法全局搜索能力强但效率低的问题,提出了一种将BFO算法的趋化、迁徙和复制操作引入到粒子群搜索过程的具有全局搜索能力和快速收敛的混合算法.在BFO算法和PSO算法的原理、操作步骤基础上,分别使用了PSO算法、BFO法和混合算法对移动机器人进行全局路径规划仿真试验,并分别给出了各算法的迭代次数、适应值曲线.仿真结果表明:与PSO算法和BFO算法相比,所提出的混合算法具有搜索时间短、迭代次数少的优点,较好验证了混合算法在移动机器人路径规划方面的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于改进PSO算法的移动机器人路径规划
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 细菌觅食优化算法 路径规划 机器人
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 57-60
页数 4页 分类号 TP273
字数 3163字 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000—9787(2018)02—0057—04
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王思明 兰州交通大学自动化与电气工程学院 68 307 8.0 14.0
2 赵甜甜 兰州交通大学自动化与电气工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
细菌觅食优化算法
路径规划
机器人
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
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