文档介绍：计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN E-mail: ******@
Computer Systems & Applications,2021,30(4):153−159 [doi: .] -s-
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基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划①
熊昕霞,  何利力
(浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018)
通讯作者: 熊昕霞, E-mail: ******@
摘 要: 为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹, 提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP). 首先对粒子群优
化算法进行改进, 在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力, 并采用混沌变量对粒
子进行扰动以提高收敛速度; 其次, 为了提高算法寻优能力, 摆脱局部极小值并增加种群的多样性, 引入遗传算法继
承的多重交叉和变异两个进化算子(GOP)优化改进版本的粒子群算法(IPSO); 最后, 使用三次样条插值对该混合
算法生成的路径进行平滑处理, 得到无碰撞最短的几何连续路径. 实验结果表明, 多障碍物环境下IPSO-GOP算法
减少了陷入局部最优的发生, 加快了收敛速度; 同时, 与原粒子群优化算法(PSO)相比, 该算法寻优能力显著, 在路
径规划问题上有明显的优势.
关键词: 移动机器人; 路径规划; 粒子群算法; 遗传算法; 样条插值
引用格式:  熊昕霞,,2021,30(4):153–159. -s--
3254/
Path Planning for Mobile Robot Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
XIONG Xin-Xia, HE Li-Li
(School of Information Science and Technology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China)
Abstract: This study proposes an Improved Particle Swarm Optimization with Genetic OPerators (IPSO-GOP) to
determine the optimal trajectory of mobile robots in a complex environment. Firstly, we improve the Particle Swarm
Op