远邻粒子群算法及在 Delta 机器人优化设计中的应用

摘要：

为了提高粒子群算法全局寻优能力，提出一种远邻粒子群算法，该算法引入邻域算子概念，每个粒子选择与自身欧氏距离较远的粒子建立邻域，邻域中粒子的数目用邻域算子表示。测试函数实验结果表明，该算法在一定程度上消除了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺点。应用远邻粒子群算法对Delta机器人进行优化设计，结果证实：所提出的远邻粒子群算法较标准粒子群算法具有更好的寻优能力，比邻居递增粒子群算法搜索精度更高。

关键词：远邻粒子群算法、邻域算子、Delta机器人优化设计

分类号：TH122;TP18

资助基金：国家自然科学基金资助项目51375288；广东省学科建设专项资金资助项目2013KJCX0075；汕头市科技计划项目2013-29．

在线出版日期：2014-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：334-339