粒子群-快速模拟退火算法在路径规划中的应用
王星童
吴林鸿
赵启宇
曾祥光
西南交通大学机械工程学院 四川成都 611756
摘要：路径规划一般包括环境建模、路径搜索、路径平滑三个步骤,但在路径搜索过程中规划结果往往受到障碍物大小、地理位置差异等不定因素的影响.针对避障小车在两个地点间寻找无碰撞路径的问题,提出了PSO-FSA,即粒子群-快速模拟退火算法.算法将传统粒子群算法中的惯性权重改变为正弦自适应的形式,同时采用快速退火的模式解决模拟退火过程中迭代速度过慢问题,从而得到避障小车的最优路径.结果表明:与传统粒子群算法相比,粒子群-快速模拟退火算法能够增强粒子群搜索过程中跳出局部最优解的能力,提高了算法的收敛精度,同时也能够保证粒子群的多样性不受影响,具有良好的应用性.
关键词：粒子群快速模拟退火路径规划智能优化算法
资助基金：大学生创新创业训练计划项目(2020027)
论文发表日期：2021-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 13-16 )