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粒子群优化及其在多机器人系统中的应用展望

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粒子群优化在多机器人系统的队列控制、路径优化、目标搜索等应用研究方面引起广泛关注,其主要思想是通过对微粒的速度及坐标位置的迭代更新求得群体运动的优化解.本文在对粒子群优化基本原理和主要参数作用机理分析基础上,对粒子群优化与遗传算法、蚁群算法、神经网络等优化算法进行了比较分析.然后回顾粒子群算法及其各类改进的优化算法在多机器人领域的研究进展.最后,在分析粒子群优化研究的难点问题后,对粒子群优化在基于社区感知网络的多机器人系统中的应用研究工作进行了展望.

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来源
《2013年中国智能自动化会议》|2013年|126-132|共7页
会议地点扬州
作者
NI Chunbo; 倪春波; KONG Yifei; 孔一斐; YANG Yuequan; 杨月全; CAO Zhiqiang; 曹志强; ZHANG Tianping; 张天平;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类机器人;
关键词
机器人; 任务调度; 性能优化; 粒子群算法;

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