【摘 要】
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提出一种自适应混沌粒子群优化算法(SACPSO)用于三维空间路径规划。首先进行三维空间环境建模,并考虑使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个评价函数来制定适应度函
【基金项目】
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云南大学服务云南行动计划项目(No.KS161012)
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提出一种自适应混沌粒子群优化算法(SACPSO)用于三维空间路径规划。首先进行三维空间环境建模,并考虑使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个评价函数来制定适应度函数;然后对算法中的三个控制参数提出了一种新的自适应更新策略,以此来动态调整算法的全局探索和局部开发能力;最后当种群陷入局部极值时,利用提出的自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化,引导种群跳出局部极值点。将该算法与其他改进的粒子群算法比较,结果表明,该算法在收敛到全局最优解时所用迭代次数更少,生成路径质量更高,有效地提高了
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