由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局限性。为此，研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法。首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子位置和速度进行更新，经过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径。该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性。
2022-05-23 15:26:19
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【WSN优化】基于粒子群算法求解传感器覆盖优化问题含Matlab源码
2022-05-23 14:27:03
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更新粒子的速度和位置：
初始速度：
初始位置：
群体历史最优解：
个体历史最优解：
取 ，
, 得到速度和位置的更新函数为
2022-05-23 13:05:18
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通过分析传统SA算法原理和存在的不足，提出三种改进：增加记忆功能，避免遗失当前最优解；设置稳定抽样判定条件，保证全局搜索能力；提供7种扰动机制，提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进，分析出较好参数配置，构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证，改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。
2022-05-23 09:08:14
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BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究，毛志勇，，本文建立了计算机网络安全评价的指标体系，探讨了基于BP神经网络的计算机网络安全评价方法，设计构建了评价模型，并通过MATLAB仿真�
2022-05-22 22:46:56
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