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針對(duì)傳統(tǒng)的智能算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的弊端，在混合的差分進(jìn)化算法和粒子群算法的基礎(chǔ)上，修改兩種算法的變異規(guī)則，并加入多種群機(jī)制保持算法的多樣性。因此，提出了改進(jìn)的DEPSO算法（pDEPSO），并以此來解決機(jī)器人路徑規(guī)劃問題。這種新算法采用的多種群技術(shù)和雙變異機(jī)制，以指導(dǎo)粒子在優(yōu)化過程中探索未知空間。該算法在不犧牲多樣性的基礎(chǔ)上，提高了收斂速度，從而值得研究。
隨著二十一世紀(jì)電子、計(jì)算機(jī)、機(jī)械以及人工智能等多門科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，研究者們?cè)跈C(jī)器人領(lǐng)域也有了重大的突破，與原先的功能單一的機(jī)器人相比，現(xiàn)如今的機(jī)器人具有決策、自主感知和執(zhí)行功能等。移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題一直是移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)重要組成部分，是當(dāng)下研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。路徑規(guī)劃問題是指在特定約束條件下，可以找到一條從初始位置到目的地的最佳或者接近最佳性能的路徑，是機(jī)器人可以無碰撞地，更快地到達(dá)目的地。
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