原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
粒子群算法引导机器人搜索跟踪动态目标时,在迭代后期易出现收敛停滞现象.为了改善上述情况,提出了结合牛顿法的改进粒子群算法.为了结合粒子群算法与牛顿法,在算法中引入了马尔可夫链,这使得机器人在每一次迭代时以一定的概率随机选择牛顿法或粒子群算法搜索跟踪目标.为了模拟机器人搜索动态目标的真实环境,还利用了通信项使机器人以一定的方式努力与基站保持通信,用来实时更新目标信息.仿真结果表明,改进的粒子群算法能有效地寻找并跟踪动态目标.
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文献信息
篇名 一种适用于多机器人搜索动态目标的改进粒子群算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 机器人 动态目标 通信 粒子群算法 牛顿法
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1046-1051,1061
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.019
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 刘军梅 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 2 15 2.0 2.0
2 龚朝晖 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 1 6 1.0 1.0
3 侯运锋 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器人
动态目标
通信
粒子群算法
牛顿法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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