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文檔簡介
1、粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種新型群智能優(yōu)化算法，因其概念簡單，參數(shù)較少，容易實現(xiàn)等優(yōu)點，使其獲得了國內(nèi)外眾多研究人員的青睞，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用在函數(shù)優(yōu)化、自動控制、機器學(xué)習、工程設(shè)計等領(lǐng)域。但由于PSO算法仍在發(fā)展中，其理論基礎(chǔ)以及改進方法和應(yīng)用領(lǐng)域還需要進一步的研究和拓展。本文主要側(cè)重于標準PSO算法應(yīng)用的改進研究，主要的內(nèi)容包括以下幾個方面：
首先，闡述本課題的研究現(xiàn)狀及基本理論，包括算法原理、算法數(shù)學(xué)描述、算法步驟、算法流
2、程以及算法的收斂性分析，并對PSO算法中的主要參數(shù)進行了詳細的分析和討論。
其次，針對基于PSO算法的移動機器人路徑規(guī)劃容易陷入局部最優(yōu)值的問題，借鑒雁群飛行啟示,提出一種基于改進雁群PSO的移動機器人全局路徑規(guī)劃方法。利用混沌算法對雁群PSO進行初始化，并對于算法優(yōu)化過程中出現(xiàn)的早熟粒子進行混沌處理，以此避免了算法過早收斂。另外,通過引入一種新的自適應(yīng)慣性權(quán)重公式，更好的平衡了全局搜索和局部搜索。仿真結(jié)果表明，改進后的雁群P
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