粒子群算法:已成为现代优化方法领域研究的热点．粒子群算法的基本思想 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究．模拟鸟群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于SwarmIntelligence的优化方法。《蚁群优化算法》一书的前言中写到：“自然界的蚁群、鸟群、鱼群、大自然对...
4.路径规划优化过程 基于粒子群算法的路径规划优化过程可以分为初始化、目标函数计算、速度更新和位置更新四个步骤。 4.1初始化 在算法开始之前,需要初始化粒子群的位置和速度。将每个粒子的位置初始化为起点,并随机生成速度向量。 4.2目标函数计算 根据路径长度作为目标函数,计算每个粒子对应路径的长度。通过计算每个粒子...
机器人路径规划通常包括机器人的起点、终点,以及避开障碍物等制约条件。粒子群优化算法(PSO)是一种优化算法,被广泛应用于机器人路径规划中。 PSO是一种智能优化算法,最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。它的基本思想是借鉴了群体行为,将优化问题看作是一群粒子在解空间中搜索最优解的过程。每个粒子代表一种解,...
就01节的二维路径规划问题而言,粒子位置的范围限制为 , ,粒子速度的限制范围为 , PSO求解二维路径规划的步骤如下: STEP1:创建二维环境 STEP2:初始化参数 STEP3:初始化粒子群中各个粒子的位置和速度 STEP4:主循环,迭代MaxIt次,每次循环更新nPop个粒子的速度和位置,以更新某一个粒子的速度和位置为例 STEP4.1:更新...
利用云模型既有随机性又有稳定倾向性的特性,引入基于云模型理论的自适应参数策略,构造出一种改进的粒子群(PSO)算法,并应用于机器人路径规划问题.在不同的子群采用不同的惯性杈重生成方法,有效地平衡了算法的局部和全局搜索能力,提高了种群的多样性和算法的收敛速度.仿真结果对比验证了该算法的可行性和有效性,且...
第三层以路径最短为优化目标,运用粒子群算法对第二层获得的初始全局最优路径进一步优化,以实现更可靠的最优路径。 图2 层次路径规划效果 通过实例仿真,结果显示所提出的基于混合遗传粒子群优化算法的层次路径规划方法能够在复杂的环境中快速有效地寻...
(1)粒子群算法是基于群智能理论的优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。与其他算法相比,粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。 (2)粒子群算法与遗传算法都是随机初始化种群,使用适应值来评价个体的优劣程度和进行一定的随机搜索。但粒子群算法根据自己的速度来决定搜索,没有遗传算法的交...
摘要 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的晶圆曝光路径规划方法,通过将晶圆曝光场进行编号,以晶圆曝光场的曝光次序为粒子,以曝光路径总长度为目标函数,通过更新粒子的曝光次序来对曝光路径总长度进行优化。本发明能有效缩短晶圆曝光流程总时间,从而提高光刻机产率,具有原理简单、鲁棒性强、收敛速度快的优点。新闻...
针对粒子群算法在解空间盲目搜索的缺点,提出一种基于时变适应度函数的改进粒子群路径规划算法.该算法有效地将人类搜索经验与粒子群算法相结合,利用神经网络描述环境约束和距离信息,并构造粒子的适应度函数,从而该算法在迭代过程中可以利用权值的改变合理地调整适应度函数.这样,新算法在寻优过程中能够先确定路径方向,然后...
一种基于自组织多模态多目标量子粒子群优化算法的路径规划方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于自组织多模态多目标量子粒子群优化算法的路径规划方法说明:一种基于自组织多模态多目标量子粒子群优化算法的路径规划方法,包括:一种自组织网络模型被用来获取...专利