基于量子行为粒子群优化算法的路径规划

摘要：

　　针对移动机器人的路径规划问题，提出了一种基于QPSO算法的改进算法。在QPSO算法的随机初始化阶段，种群的多样性较高，但随着进化的推进，个体的差异性减小，粒子群的多样性降低，致使算法容易陷入局部最优而出现早熟现象。针对这一不足，利用正态云模型的随机性和稳态倾向性，引入云模型的变异操作，使进化算法的优点与量子行为粒子群算法充分结合起来，提高QPSO在路径搜索中的性能。通过QPSO算法与改进的QPSO算法的仿真实验表明云模型变异操作的引入有效地避免了种群陷入局部搜索，较大程度上提高了路径搜索的速度。

关键词：量子行为粒子群算法、路径规划、变异操作、云模型

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：黑龙江省教育厅项目12511613；齐齐哈尔大学青年教师科学技术类科研启动支持计划项目2012k-M29；国家科技支撑项目2013BAK12B0803。

在线出版日期：2013-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：143-146