摘要
利用生物仿真的头脑风暴(Brain Storm Optimization,BSO)的聚类融合算法,提高粒子群算法的搜索能力。在考虑安全距离的条件下,缩短了路径长度,降低了算法的时间损失。进行了头脑风暴粒子群算法二维环境下的模拟仿真。
Clustering fusion with biological simulation brainstorm optimization is used to improve the search ability of particle swarm algorithm.Within the safe distance,the path length is shortened with less time loss.The proposed algorithm is simulated in a two-dimensional environment.
作者
宋宇
马鹏程
程超
SONG Yu;MA Pengcheng;CHENG Chao(School of Computer Science&Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130102,China)
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2023年第1期38-44,共7页
Journal of Changchun University of Technology
基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210754KJ)。
关键词
移动机器人
路径规划
粒子群
头脑风暴
算法融合
mobile robots
path planning
particle swarm alg
brainstorming
algorithm fusion
