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河南省科技厅软科学项目(13240040784)

作品数：1 被引量：1H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇移动机器人
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇量子遗传
  • 1篇量子遗传算法
  • 1篇路径规划
  • 1篇机器人
  • 1篇PSO
  • 1篇QGA

机构

  • 1篇商丘职业技术...

作者

  • 1篇魏翠萍
  • 1篇丰雁

传媒

  • 1篇河南科学

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用被引量：1
2014年
量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.
丰雁魏翠萍
关键词：量子遗传算法粒子群优化路径规划移动机器人
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