计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2011年
8期
2809-2812
,共4页
微粒群算法%跟踪%动态环境%全局最优%路径规划
微粒群算法%跟蹤%動態環境%全跼最優%路徑規劃
미립군산법%근종%동태배경%전국최우%로경규화
针对现有微粒群算法在动态优化问题中容易陷入局部极值问题,提出了一种改进的动态微粒群算法——AVPSO.AVPSO用所有微粒局部最优值的平均值来代替全局最优值,通过有目的的重新初始化部分微粒扩大种群搜索范围,在感知到环境发生变化时迅速、准确地实现对目标的跟踪.实验结果表明,在求解动态优化问题时,AVPSO表现出很好的性能.将AVPSO应用于群体动画中,实现了群体路径规划的自动化.
針對現有微粒群算法在動態優化問題中容易陷入跼部極值問題,提齣瞭一種改進的動態微粒群算法——AVPSO.AVPSO用所有微粒跼部最優值的平均值來代替全跼最優值,通過有目的的重新初始化部分微粒擴大種群搜索範圍,在感知到環境髮生變化時迅速、準確地實現對目標的跟蹤.實驗結果錶明,在求解動態優化問題時,AVPSO錶現齣很好的性能.將AVPSO應用于群體動畫中,實現瞭群體路徑規劃的自動化.
침대현유미립군산법재동태우화문제중용역함입국부겁치문제,제출료일충개진적동태미립군산법——AVPSO.AVPSO용소유미립국부최우치적평균치래대체전국최우치,통과유목적적중신초시화부분미립확대충군수색범위,재감지도배경발생변화시신속、준학지실현대목표적근종.실험결과표명,재구해동태우화문제시,AVPSO표현출흔호적성능.장AVPSO응용우군체동화중,실현료군체로경규화적자동화.
