本文探讨了改进的粒子群算法(GAPSO)在无人机路径规划中的应用,并与传统的遗传算法(GA)和基本粒子群算法(PSO)进行了比较研究。 二、算法概述 遗传算法(GA) 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学的搜索算法。 它利用适应度函数确定个体的生存概率,通过选择、交叉(交配)和变异操作,在种群中不断演化出更好的解。
基于改进粒子群算法的含碳捕集微网多时间尺度低碳经济调度(Matlab代码实现) 荔枝科研社 81 0 基于多级适应方法的无人机(UAV)在发动机输出情况下的导航和路径规划(Matlab代码实现) 荔枝科研社 24 0 【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 1239 0...
【创新未发表】基于matlab融合差分变异扰动的改进粒子群算法DEPSO复杂山地危险模型无人机路径规划【含Matlab源码 9117期】985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信;(2)代码运行版本Matlab 2019b(3)其他仿真咨询1 完整代码包运行+运
求解单调的连续优化问题,后来经过改进和扩展,已经成为求解多种算 法优化问题的有效方法。 本文研究基于改进粒子群算法的三维路径规划方法,旨在为无人机 路径规划提供一种更为可靠和有效的方法。 方法 1.无人机地形模型 为进行路径规划,需要构建无人机地形模型。在三维模型中,地形 ...
全局路径规划改进粒子群优化人工神经网络作用函数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...
基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划
本发明属于智能无人车与控制技术领域,尤其涉及一种基于改进的多目标粒子群算法的无人车路径规划方法。 背景技术: 无人车技术在当前工业4.0时代备受关注,无论是在民用工业还是在国防军事都有着十分广泛的应用。同时随着人工智能的深入研究,无人车技术也在快速的发展与更新,随之路径规划问题在无人车技术中显得尤为重要...
首先给 出三维 空间建模 方法 , 其次通过在迭代 过程 中对算法惯性 系 数 W分段设置和对粒子位置进 行随机扰 动的方式, 来改进 粒子群 优化算 法, 然后给 出 了基于 改进 粒子群优 化算法 的三维空 间路径 规划 的算法流程。仿真结果表 明, 改进方式能有效提高粒子群优化算 法应用于 三维 空间路径规划...
为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用麻雀算法改进粒子群算法,建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能...
【路径规划】基于matlab Beizer和改进的粒子群算法风环境下翼伞航迹规划【含Matlab源码 199期】,一、Beizer和改进的粒子群算法简介翼伞是一种由柔性纺织材料制成的气动减阻装置,拥有高升阻比的气动性能、优良的滑翔能力、良好的稳定性和操纵性,具有体积小、重量轻、便于携