文件名称：论文研究-动态环境中基于风险的模糊策略.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 05:49:18
论文研究
分析了用人工神经网络模型描述环境时，采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处，提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数，使网络更有利于路径优化算法的寻优计算。粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法具有收敛速度快，需要调节的参数少等优点，但优化过程中容易发生“早熟”收敛，使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”，提出了一种新的改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO）来解决AGV全局路径规划问题。仿真结果表明，IPSO具有很强的全局寻优能力，并且收敛速度比PSO快，能够为AGV规划出理想的路径。