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基于社会群体搜索算法的机器人路径规划 被引量:9
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作者 冯翔 马美怡 +1 位作者 施尹 虞慧群 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2543-2553,共11页
机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群... 机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性. 展开更多
关键词 机器人路径规划 社会群体搜索算法 社会行为 遗传算法 粒子群优化
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