资源描述：
《基于粒子群算法的路径规划问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕硕硕士士士士学学学学位位位位论论论论文文文文MASTER¢SDISSERTATION论文题目基于粒子群算法的路径规划问题研究作者姓名吴高超学位类别工程硕士指导教师陈卫东朱奇光2016年年年5月月月中图分类号：TP29学校代码：10216UDC：537.3密级：公开工工工程工程程程硕士学位论文硕士学位论文基于粒子群算法的路径规划问题研究硕士研究生：吴高超导师：陈卫东朱奇光副导师：杨兴旺申请学位：工程硕士工程领域：光学工程所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinOpticalEngineeringTh
2、eresearchonpathplanningbasedonparticleswarmoptimizationalgorithmbyWuGaochaoSupervisor:ProfessorChenWeidongZhuQiguangYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于粒子群算法的路径规划问题研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在
3、文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日摘要摘要粒子群优化算法(PSO)是一种新型群智能优化算法，因其概念简单，参数较少，容易实现等优点，使其获得了国内外众多研究人员的青睐，现已被广泛应用在函数优化、自动控制、机器学习、工程设计等领域。但由于PSO算法仍在发展中，其理论基础以及改进方法和应用领域还需要进一步的研究和拓展。本文主要侧重于标准PSO算法应用的改进研究，主要的内容包括以下几个方面：首先，阐述本课题的研究现状及基本理论，包括算法原理、算法数学描述、算法步骤、算法流程以及算法的收敛性分析，并对PSO算法中的主要参数进行了
4、详细的分析和讨论。其次，针对基于PSO算法的移动机器人路径规划容易陷入局部最优值的问题，借鉴雁群飞行启示,提出一种基于改进雁群PSO的移动机器人全局路径规划方法。利用混沌算法对雁群PSO进行初始化，并对于算法优化过程中出现的早熟粒子进行混沌处理，以此避免了算法过早收敛。另外,通过引入一种新的自适应惯性权重公式，更好的平衡了全局搜索和局部搜索。仿真结果表明，改进后的雁群PSO算法能更好的摆脱局部最优值，搜索到全局最优路径。最后，在离散空间的组合优化中，对于较复杂旅行商问题，PSO算法寻优后期出现粒子的多样性下降，利用遗传算法的思想提出交叉策略，这样可以使得上一代粒
5、子的优势基因传递给下一代，此外，通过采用启发因子策略来改进PSO算法，使得算法的优化过程向全局最优值趋近。仿真分析表明，改进后的PSO算法在TSP问题中表现出了明显的优势。关键词：粒子群算法；移动机器人路径规划；雁群粒子群算法；混沌；旅行商问题；遗传算法-I-燕山大学工程硕士学位论文AbstractParticleswarmoptimization(PSO)algorithmisanewswarmintelligenceoptimizationalgorithm,asforitssimpleconcept,lessparameters,easyrealizati
6、onandsoon.Thealgorithmwonthefavorofmanyresearchersathomeandabroad.Itiswidelyappliedinfunctionoptimization,automaticcontrol,machinelearning,engineeringdesignandotherfieldsnowadays.Duetoitsimmaturedevelopment,furtherresearchisrequiredinthetheoreticalbasis,theimprovedmethodandapplicatio
7、n.ThispapermainlyfocusesontheimprovementofthestandardPSOalgorithm,andthemaincontentsincludethefollowingaspects:Firstly,thispaperintroducedtheresearchstatusandbasictheoryofPSOalgorithm,andincludestheprinciple,mathematicaldescription,algorithmsteps,algorithmflow,andtheconvergenceofthea
8、lgorithm,the
