一种基于粒子再激活的混合粒子群优化路径规划方法

本发明公开了一种基于粒子再激活的混合粒子群优化路径规划方法，属于移动机器人自主导航领域。包括以下步骤：S1，对粒子种群进行初始化操作；S2，进入迭代，计算每个粒子的适应度值；S3，进入粒子再激活模块，对种群进行处理；S4，更新个体历史最优解；S5，结合模拟退火算法的思想更新全局历史最优解；S6，更新粒子的速度和位置；S7，判断是否满足最大迭代次数，满足就退出迭代；S8，将全局历史最优解作为最终结果输出。在matlab2022b环境下，使用自制的障碍物地图与标准的PSO路径规划算法、遗传算法及其他改进的粒子群优化算法进行对比，结果显示本文改进算法在平均路径长度和算法稳定性上有提升。