提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法. 该方法首先进行环境地图建模, 通过坐
标变换在路径的起点与终点之间建立新地图, 然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径. 该方法模型简单, 算
法复杂度低, 收敛速度快, 而且模型不依赖于障碍物的形状. 仿真实验证实了该方法的有效性.
分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.