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【2h】

Intelligent-based multi-robot path planning inspired by improved classical Q-learning and improved particle swarm optimization with perturbed velocity

机译：基于智能的多机器人路径规划的灵感来自改进的经典Q学习和改进的粒子群优化与扰动速度

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作者
P.K. Das; H.S. Behera; B.K. Panigrahi;
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年度 2016
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1. Optimal Multi-robot Path Planning Using Particle Swarm Optimization Algorithm Improved by Sine and Cosine Algorithms [J] . H.K.Paikray, P.K.Das, S.Panda Arabian Journal for Science and Engineering . 2021,第4期

机译：使用粒子和余弦算法改进了优化多机器人路径规划，通过SINE和余弦算法改进
2. Multi-robot path planning using improved particle swarm optimization algorithm through novel evolutionary operators [J] . Applied Soft Computing . 2020,第期

机译：通过新型进化算子改进粒子群优化算法的多机器人路径规划
3. Multi-robot path planning using an improved self-adaptive particle swarm optimization [J] . Biwei Tang, Kui Xiang, Muye Pang, International Journal of Advanced Robotic Systems . 2020,第5期

机译：使用改进的自适应粒子群优化的多机器人路径规划
4. An improved particle swarm optimization for multi-robot path planning [C] . P. K. Das, B. M. Sahoo, H. S. Behera, . 2016

机译：用于多机器人路径规划的改进粒子群算法
5. Improving particle swarm optimization path planning through inclusion of flight mechanics. [D] . Holub, Joseph Scott. 2010

机译：通过纳入飞行机制来改进粒子群优化路径规划。
6. Convergence Analysis of Particle Swarm Optimizer and Its Improved Algorithm Based on Velocity Differential Evolution [O] . Hongtao Ye, Wenguang Luo, Zhenqiang Li 2013

机译：基于速度差分进化的粒子群优化算法收敛性分析及改进算法
7. Intelligent-based multi-robot path planning inspired by improved classical Q-learning and improved particle swarm optimization with perturbed velocity [O] . Das P.K., Behera H.S., Panigrahi B.K. 2016

机译：基于智能的多机器人路径规划，受到改进的经典Q学习和受扰动的粒子群优化的启发

Intelligent-based multi-robot path planning inspired by improved classical Q-learning and improved particle swarm optimization with perturbed velocity

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