科技通报
科技通報
과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
10期
155-157
,共3页
云模型%正态云算子%路径规划%机器人
雲模型%正態雲算子%路徑規劃%機器人
운모형%정태운산자%로경규화%궤기인
针对EA(evolutionary algorithm)在机器人路径规划中局部收敛和收敛速度慢的缺点,结合云模型的优良特性,提出了基于云模型的路径规划算法.本算法采用正态云算子在路径池中进行进化和变异.进化过程中出现跨代精英路径时说明靠近了较优路径,就可以缩小进化范围,同时还利用了往次进化过程中的优化结果,来保证最终结果的准确性.仿真实验证明,本算法不但提升了进化速度,同时提高了路径的可靠性.
針對EA(evolutionary algorithm)在機器人路徑規劃中跼部收斂和收斂速度慢的缺點,結閤雲模型的優良特性,提齣瞭基于雲模型的路徑規劃算法.本算法採用正態雲算子在路徑池中進行進化和變異.進化過程中齣現跨代精英路徑時說明靠近瞭較優路徑,就可以縮小進化範圍,同時還利用瞭往次進化過程中的優化結果,來保證最終結果的準確性.倣真實驗證明,本算法不但提升瞭進化速度,同時提高瞭路徑的可靠性.
침대EA(evolutionary algorithm)재궤기인로경규화중국부수렴화수렴속도만적결점,결합운모형적우량특성,제출료기우운모형적로경규화산법.본산법채용정태운산자재로경지중진행진화화변이.진화과정중출현과대정영로경시설명고근료교우로경,취가이축소진화범위,동시환이용료왕차진화과정중적우화결과,래보증최종결과적준학성.방진실험증명,본산법불단제승료진화속도,동시제고료로경적가고성.
