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融合的差分进化和粒子群算法的改进及应用: 收藏
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引用; 《计算机科学与应用》2018年第10期8卷 1518-1526页; 作者：宋丽娜何茂伟陈瀚宁赵建军孙丽玲天津工业大学计算机科学与软件学院天津矿冶过程自动控制技术国家重点实验室北京; 针对传统的智能算法在机器人路径规划中的弊端,在混合的差分进化算法和粒子群算法的基础上,修改两种算法的变异规则,并加入多种群机制保持算法的多样性。因此,提出了改进的DEPSO算法(pDEPSO),并以此来解决机器人路径规划问题。这种新算...; 针对传统的智能算法在机器人路径规划中的弊端,在混合的差分进化算法和粒子群算法的基础上,修改两种算法的变异规则,并加入多种群机制保持算法的多样性。因此,提出了改进的DEPSO算法(pDEPSO),并以此来解决机器人路径规划问题。这种新算法采用的多种群技术和双变异机制,以指导粒子在优化过程中探索未知空间。该算法在不牺牲多样性的基础上,提高了收敛速度,从而值得研究。; 来源：详细信息评论

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