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题名粒子群算法在机器人路径规划中应用的综述
被引量：7
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作者
韩颜
于淼
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机构
吉利学院智能科技学院
四川大学机械工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第7期85-90,共6页
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文摘
粒子群算法是机器人路径规划中常用的一种算法,所使用的优化方法将直接影响机器人工作效率。文章针对粒子群算法的优化应用,从基于粒子群分群、粒子群初始化的改进、粒子群算法参数优化以及粒子群融合算法等方面分类论述。最后,结合粒子群算法在机器人路径规划中的应用情况进行总结与展望。
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关键词
粒子群算法
路径规划
粒子群分群
融合算法
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Keywords
particle swarm optimization
path planning
particle swarm clustering
fusion algorithm
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于分群粒子群优化的传感器调度方法
被引量：10
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作者
李国辉
冯明月
易先清
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机构
国防科技大学信息系统与管理学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期598-602,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(70601036)资助课题
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文摘
对面向目标跟踪任务的多传感器多任务调度问题进行研究。考虑到探测目标的运动特性,采用扩展卡尔曼滤波法实施目标跟踪,以成功调度任务的综合优先权、目标跟踪精度以及传感器网络的能源消耗为指标,建立了多传感器多任务调度的混合整数规划模型。提出一种基于分群机制的分群粒子群算法对模型进行求解,该方法通过粒子分群,提高对问题域的全局搜索能力,避免算法过快收敛和发生早熟。实验结果表明,该方法用于传感器调度问题,具有较好的求解性能。
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关键词
传感器调度
目标跟踪
分群粒子群算法
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Keywords
sensor scheduling
target tracking
grouping particle swarm optimization algorithm
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法
被引量：1
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作者
吴曦德
方杰
杨世杰
周庆标
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机构
浙江工业职业技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第22期95-99,共5页
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基金
浙江省教育技术研究规划课题(No.JB083)
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文摘
为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种分群粒子群优化(GPSO)算法修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法(GPSO-DVHop)。提出一种节点距离修正值策略,减少未知节点与锚节点间距离的估计误差,采用GPSO算法修正DV-Hop的节点定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能仿真分析。相对于对比传感器定位方法,GPSO-DVHop提高了传感器节点定位精度,仿真结果验证了GPSO-DVHop的有效性。
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关键词
无线传感器网络
DV-HOP算法
分群粒子群优化算法
定位精度
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Keywords
wireless sensor network
DV-Hop algorithm
grouping particle swarm optimization algorithm
localization precision
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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