科创中国

基于改进多目标粒子群算法的机器人路径规划

原文链接：万方

• 作者：

  翁理国,纪壮壮,夏旻,王安

• 摘要：

  为了使多目标粒子群算法在机器人路径规划中能够快速地寻找到最优路径,针对粒子种群算法在局部最优时较差的搜索能力和种群粒子较差的收敛速度,提出了一种改进型多目标粒子群算法.该算法根据粒子群之间的信息传递机制,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略使种群粒子快速地收敛于帕累托最优边界,采用自适应原理来改变对速度权重的计算方法以此来平衡算法的全局搜索能力与局部搜索能力.通过经典测试函数实验仿真验证和机器人路径规划的应用实践,结果表明,算法的改进不仅使算法更容易跳出局部最优而且使算法的收敛速度和种群粒子的收敛速度有了很大的提升,也使得算法在机器人路径规划中能够更快速地寻找到最优路径.

• 关键词：

  多目标粒子群优化算法 环境选择和配对选择策略 自适应原理 机器人路径规划

• 作者单位：

  南京信息工程大学信息与控制学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金(61105115)%江苏省自然科学基金(BK20131002)

• 来源期刊：

  系统仿真学报

• 年，卷(期)：

  2014012