基于区域分割的多目标粒子群优化算法的机器人路径规划方法

摘要

本发明公开了基于区域分割的多目标粒子群优化算法的机器人路径规划方法，本发明通过对惯性权重进行线性调整，并利用信息交叉的区域分割思想提高收敛速度。采用收敛归档和多样性归档来平衡解的收敛性和多样性。结合所提改进的粒子群算法中区域分割思想和交叉操作来提高解的质量。其中区域分割是通过不断分割搜索区域，以达到快速缩小收敛区域的目的，同时用随机选择来提高粒子的多样性。本发明的交叉操作使用差分进化算法中的交叉算子来生成新的粒子，用以取代较劣粒子。本发明在进行多目标机器人路径规划中，通过算法搜索出的最优路径避免了粒子群算法在进化后期容易陷入局部最优的问题，提升了算法的收敛速度，实现了解的收敛性与多样性的平衡。