一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法

• 作者: 孙林 张毅 胡章芳 鲍合章
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 路径规划 群智能算法 量子行为粒子群优化 聚集度因子 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 281-287
• 页数: 7页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 5580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049070

摘要

针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法.根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变异策略更新个体位置,并对算法进行性能测试.实验结果表明,与FE-PSO算法相比,该算法具有较高的收敛精度与较好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡章芳	重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心	77	290	9.0	14.0
2	张毅	重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心	281	2390	21.0	36.0
3	孙林	重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心	1	2	1.0	1.0
4	鲍合章	重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心	2	7	2.0	2.0