计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
27期
224-227
,共4页
自动牵引车%全局路径规划%改进粒子群优化%人工神经网络%作用函数
自動牽引車%全跼路徑規劃%改進粒子群優化%人工神經網絡%作用函數
자동견인차%전국로경규화%개진입자군우화%인공신경망락%작용함수
分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算.粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优,最,但优化过程中容易发生"早熟"收敛,使优化陷入局部极小值.通过引入模拟退火算法、"交叉算子"和"变异算子",提出了一种新的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)来解决AGV全局路径规划问题.仿真结果表明,IPSO具有很强的全局寻优能力,并且收敛速度比PSO快,能够为AGV规划出理想的路径.
分析瞭用人工神經網絡模型描述環境時,採用Sigmoid函數作為神經網絡作用函數的不足之處,提齣採用雙麯正切函數作為神經網絡的作用函數,使網絡更有利于路徑優化算法的尋優計算.粒子群優化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法具有收斂速度快,需要調節的參數少等優,最,但優化過程中容易髮生"早熟"收斂,使優化陷入跼部極小值.通過引入模擬退火算法、"交扠算子"和"變異算子",提齣瞭一種新的改進粒子群優化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)來解決AGV全跼路徑規劃問題.倣真結果錶明,IPSO具有很彊的全跼尋優能力,併且收斂速度比PSO快,能夠為AGV規劃齣理想的路徑.
분석료용인공신경망락모형묘술배경시,채용Sigmoid함수작위신경망락작용함수적불족지처,제출채용쌍곡정절함수작위신경망락적작용함수,사망락경유리우로경우화산법적심우계산.입자군우화(Particle Swarm Optimization,PSO)산법구유수렴속도쾌,수요조절적삼수소등우,최,단우화과정중용역발생"조숙"수렴,사우화함입국부겁소치.통과인입모의퇴화산법、"교차산자"화"변이산자",제출료일충신적개진입자군우화산법(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)래해결AGV전국로경규화문제.방진결과표명,IPSO구유흔강적전국심우능력,병차수렴속도비PSO쾌,능구위AGV규화출이상적로경.
