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粒子群优化及其在多机器人系统中的应用展望
  • ISSN号：1672-7207
  • 期刊名称：《中南大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]扬州大学信息工程学院, [2]中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61175111,61174046);江苏省高校自然科学研究项目(10KJB510027)
作者： 倪春波[1], 孔一斐[1], 杨月全[1], 曹志强[2], 张天平[1]
关键词： 粒子群优化, 遗传算法, 蚁群算法, 多机器人系统
中文摘要：

粒子群优化在多机器人系统的队列控制、路径优化、目标搜索等应用研究方面引起广泛关注,其主要思想是通过对微粒的速度及坐标位置的迭代更新求得群体运动的优化解。在对粒子群优化基本原理和主要参数作用机理分析基础上,对粒子群优化与遗传算法、蚁群算法、神经网络等优化算法进行了比较分析。然后回顾粒子群算法及其各类改进的优化算法在多机器人领域的研究进展。最后,在分析粒子群优化研究的难点问题后,对粒子群优化在基于社区感知网络的多机器人系统中的应用研究工作进行了展望。

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期刊信息
  • 《中南大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编：黄伯云
  • 地址：湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编：410083
  • 邮箱：zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话：0731-88879765
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-7207
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:20874