文档介绍：(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 107368075 A
(43)申请公布日
(21)申请号 201710633541 .1
(22)申请日 2017 .07 .28
(71)申请人西北工业大学
地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西
路127号
(72)发明人朱战霞　唐必伟　刘红庆　袁建平　
(74)专利代理机构西安通大专利代理有限责任
公司 61200
代理人强宏超
(51) .
G05D 1/02()

权利要求书4页说明书11页附图3页
(54)发明名称
基于混合粒子群的移动机器人全局路径规
划算法
(57)摘要
本发明公开了一种基于混合粒子群的移动
机器人全局路径规划算法，粒子首先按照NTVPSO
中定义的运动规则更新它们的速度和位置。然
后，利用RBSADE在每一次迭代结束之后进化每个
粒子的个体最优位置，从而避免算法过早陷入迭
代停滞，提高其在机器人路径规划中的优化效
率。
CN 107368075 A
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1 .基于混合粒子群的移动机器人全局路径规划算法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、建立混合粒子群算法
粒子按照以下方式对其速度和位置进行更新：
其中，ω表示粒子的惯性权重系数；c1表示粒子的认知加速度系数；c2表示粒子的社会
认知加速度系数；和分别表示粒子m在第k和k+1次迭代时刻的速度；和分别表
示粒子m在第k和k+1次迭代时刻的位置；和分别表示在第k次迭代时刻粒子m的
个体最优位置和群体的全局最优位置；
ω、c1、c2是影响算法性能的三个主要控制参数，采用以下自适应法则对这三个参数进
行更新：
其中：
ωmax和ωmin表示ω的上限和下限；c1s和c1f表示c1的初始值和最终值；c2s和c2f表示c2的
初始值和最终值；kmax表示最大迭代次数；和表示在第k-1和第k迭代时刻粒子m速
度矢量的二范数；Δ是为了防止βm的分母变为0而引入的一个极小的正常数，Δ＝1e-25；算
法中要求满足ωmax>ωmin，c1s>c1f和c2s<c2f；
步骤二、建立差分演化算法
变异操作通过随机改变三个不同父辈的基因信息，按照下列公式产生一个新的个体：
其中，和是从i≠i1≠i2≠i3的当前种群中随机选择的个体，Fi表示差
分进化算法的缩放因子；
采用基于群体多样性的新的自适应方法来更新缩放向量Fi，使得每个元素按照如下的
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公式进行更新：
Fi,j＝1-divi,j(k)    (11)
其中，Fi ,j是缩放向量Fi的第j个元素；SP表示种群的大小；divi ,j(k)表示在第k次迭代时
刻第i个父辈个体的归一化的多样性；表示第k次迭代时刻种群中所有父辈个体的第j
维多样性的平均值；E表示当前群体中第i个父辈个体相对于群体中所有个体平均多样性的
差异；
在差分演化算法中按照公式(10)-(14)给出的变异操作产生新个体后，采用标准差分
进化算法中的交