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Maklink环境下机器人导航路径的蛙跳多种群粒子群优化
被引量：
2
1
作者
李硕
苏鸣
赵燕
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第3期258-261,265,共5页
为了减少机器人导航路径长度和优化时间,提出了基于蛙跳多种群粒子群算法的路径规划方法。建立了机器人工作环境的Maklink模型,首先使用MS算法搜索出若干最短路径,然后提出了蛙跳多种群粒子群算法进行路径二次优化。将蛙跳算法的深度搜...
为了减少机器人导航路径长度和优化时间,提出了基于蛙跳多种群粒子群算法的路径规划方法。建立了机器人工作环境的Maklink模型,首先使用MS算法搜索出若干最短路径,然后提出了蛙跳多种群粒子群算法进行路径二次优化。将蛙跳算法的深度搜索思想引入到粒子群算法中,提出了多种群粒子群算法的分群方法、更新策略和合作机制,进而给出了基于蛙跳多种群粒子群算法的机器人导航路径优化方法。经过仿真验证,蛙跳多种群粒子群算法具有最佳的优化效果,最短路径长度比MSCPSO算法减少了3.82%,比PSO算法减少了5.46%;另外,蛙跳多种群粒子群算法的运行时间比MSCPSO算法减少了25.53%,比PSO算法减少了18.79%。
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关键词
机器人导航
路径规划
深度搜索
maklink模型
蛙跳多种群粒子群算法
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职称材料
题名
Maklink环境下机器人导航路径的蛙跳多种群粒子群优化
被引量：
2
1
作者
李硕
苏鸣
赵燕
机构
武昌首义学院
武汉科技大学
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第3期258-261,265,共5页
基金
湖北省教育厅科技指导项目(B2017364)。
文摘
为了减少机器人导航路径长度和优化时间,提出了基于蛙跳多种群粒子群算法的路径规划方法。建立了机器人工作环境的Maklink模型,首先使用MS算法搜索出若干最短路径,然后提出了蛙跳多种群粒子群算法进行路径二次优化。将蛙跳算法的深度搜索思想引入到粒子群算法中,提出了多种群粒子群算法的分群方法、更新策略和合作机制,进而给出了基于蛙跳多种群粒子群算法的机器人导航路径优化方法。经过仿真验证,蛙跳多种群粒子群算法具有最佳的优化效果,最短路径长度比MSCPSO算法减少了3.82%,比PSO算法减少了5.46%;另外,蛙跳多种群粒子群算法的运行时间比MSCPSO算法减少了25.53%,比PSO算法减少了18.79%。
关键词
机器人导航
路径规划
深度搜索
maklink模型
蛙跳多种群粒子群算法
Keywords
Robot Navigation
Path Planning
Detailed Search
maklink
Model
Leapfrog Multi-Group Particle Swarm Algorithm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Maklink环境下机器人导航路径的蛙跳多种群粒子群优化
李硕
苏鸣
赵燕
《机械设计与制造》
北大核心
2022
2
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