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《基于粒子群算法的路徑規(guī)劃問題研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、碩碩碩士士士士學(xué)學(xué)學(xué)學(xué)位位位位論論論論文文文文MASTER￠SDISSERTATION論文題目基于粒子群算法的路徑規(guī)劃問題研究作者姓名吳高超學(xué)位類別工程碩士指導(dǎo)教師陳衛(wèi)東朱奇光2016年年年5月月月中圖分類號(hào)：TP29學(xué)校代碼：10216UDC：537.3密級(jí)：公開工工工程工程程程碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文基于粒子群算法的路徑規(guī)劃問題研究碩士研究生：吳高超導(dǎo)師：陳衛(wèi)東朱奇光副導(dǎo)師：楊興旺申請(qǐng)學(xué)位：工程碩士工程領(lǐng)域：光學(xué)工程所在單位：信息科學(xué)與工程學(xué)院答辯日期：2016年5月授予學(xué)位單位：燕山大學(xué)ADissertationinOpticalEngineeringTh
2、eresearchonpathplanningbasedonparticleswarmoptimizationalgorithmbyWuGaochaoSupervisor:ProfessorChenWeidongZhuQiguangYanshanUniversityMay,2016燕山大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：此處所提交的碩士學(xué)位論文《基于粒子群算法的路徑規(guī)劃問題研究》，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，在燕山大學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。論文中除已注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在
3、文中以明確方式注明。本聲明的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)。作者簽字：日期：年月日摘要摘要粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種新型群智能優(yōu)化算法，因其概念簡(jiǎn)單，參數(shù)較少，容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，使其獲得了國(guó)內(nèi)外眾多研究人員的青睞，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用在函數(shù)優(yōu)化、自動(dòng)控制、機(jī)器學(xué)習(xí)、工程設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。但由于PSO算法仍在發(fā)展中，其理論基礎(chǔ)以及改進(jìn)方法和應(yīng)用領(lǐng)域還需要進(jìn)一步的研究和拓展。本文主要側(cè)重于標(biāo)準(zhǔn)PSO算法應(yīng)用的改進(jìn)研究，主要的內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：首先，闡述本課題的研究現(xiàn)狀及基本理論，包括算法原理、算法數(shù)學(xué)描述、算法步驟、算法流程以及算法的收斂性分析，并對(duì)PSO算法中的主要參數(shù)進(jìn)行了
4、詳細(xì)的分析和討論。其次，針對(duì)基于PSO算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃容易陷入局部最優(yōu)值的問題，借鑒雁群飛行啟示,提出一種基于改進(jìn)雁群PSO的移動(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃方法。利用混沌算法對(duì)雁群PSO進(jìn)行初始化，并對(duì)于算法優(yōu)化過程中出現(xiàn)的早熟粒子進(jìn)行混沌處理，以此避免了算法過早收斂。另外,通過引入一種新的自適應(yīng)慣性權(quán)重公式，更好的平衡了全局搜索和局部搜索。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的雁群PSO算法能更好的擺脫局部最優(yōu)值，搜索到全局最優(yōu)路徑。最后，在離散空間的組合優(yōu)化中，對(duì)于較復(fù)雜旅行商問題，PSO算法尋優(yōu)后期出現(xiàn)粒子的多樣性下降，利用遺傳算法的思想提出交叉策略，這樣可以使得上一代粒
5、子的優(yōu)勢(shì)基因傳遞給下一代，此外，通過采用啟發(fā)因子策略來改進(jìn)PSO算法，使得算法的優(yōu)化過程向全局最優(yōu)值趨近。仿真分析表明，改進(jìn)后的PSO算法在TSP問題中表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：粒子群算法；移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃；雁群粒子群算法；混沌；旅行商問題；遺傳算法-I-燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文AbstractParticleswarmoptimization(PSO)algorithmisanewswarmintelligenceoptimizationalgorithm,asforitssimpleconcept,lessparameters,easyrealizati
6、onandsoon.Thealgorithmwonthefavorofmanyresearchersathomeandabroad.Itiswidelyappliedinfunctionoptimization,automaticcontrol,machinelearning,engineeringdesignandotherfieldsnowadays.Duetoitsimmaturedevelopment,furtherresearchisrequiredinthetheoreticalbasis,theimprovedmethodandapplicatio
7、n.ThispapermainlyfocusesontheimprovementofthestandardPSOalgorithm,andthemaincontentsincludethefollowingaspects:Firstly,thispaperintroducedtheresearchstatusandbasictheoryofPSOalgorithm,andincludestheprinciple,mathematicaldescription,algorithmsteps,algorithmflow,andtheconvergenceofthea
8、lgorithm,the
