现代计算机2022,Vol.28Issue(18) :57-61.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.18.010

二进制粒子群算法融合遗传算法路径规划方法

Path Planning Method Based on Binary Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm

夏梓尧
现代计算机2022,Vol.28Issue(18) :57-61.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.18.010

二进制粒子群算法融合遗传算法路径规划方法

Path Planning Method Based on Binary Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm

夏梓尧1
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作者信息

  • 1. 安徽理工大学电气与信息工程学院,淮南 232001
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摘要

针对粒子群算法应用于连续模型时难以处理离散性的问题,运用二进制粒子群算法搭配栅格地图,提高路径规划的效率,降低算法复杂度.融合算法用于路径规划,避免了早熟收敛并陷入局部最优解的问题,调节算法的局部收敛和全局规划能力.仿真结果表明,该算法能够获得全局最优路径.

关键词

路径规划/二进制粒子群算法/遗传算法/栅格地图

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基金项目

安徽省重点研发计划(202104g01020012)

安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项(ALW2020YF18)

安徽省住房城乡建设科学技术计划(2021-YF61)

安徽理工大学研究生创新基金(2021CX2067)

出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
参考文献量5
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