【摘 要】
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针对移动机器人的路径规划问题,提出了一种基于QPSO算法的改进算法。在QPSO算法的随机初始化阶段,种群的多样性较高,但随着进化的推进,个体的差异性减小,粒子群的多样性降低,
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针对移动机器人的路径规划问题,提出了一种基于QPSO算法的改进算法。在QPSO算法的随机初始化阶段,种群的多样性较高,但随着进化的推进,个体的差异性减小,粒子群的多样性降低,致使算法容易陷入局部最优而出现早熟现象。针对这一不足,利用正态云模型的随机性和稳态倾向性,引入云模型的变异操作,使进化算法的优点与量子行为粒子群算法充分结合起来,提高QPSO在路径搜索中的性能。通过QPSO算法与改进的QPSO算法的仿真实验表明云模型变异操作的引入有效地避免了种群陷入局部搜索,较大程度上提高了路径搜索的速度。
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