路径规划 | 图解粒子群(PSO)算法(附ROS C++仿真)

最新推荐文章于 2025-01-18 21:36:01 发布
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分类专栏： 运动规划实战精讲 文章标签： 算法 c++ 自动驾驶 机器人 ROS ROS2 路径规划
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🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法

在这里插入图片描述

1 从鸟群迁徙说起

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的发展历史可以追溯到上世纪90年代初，由美国印第安纳大学的Eberhart和肯塔基大学的Kennedy教授提出，其灵感来源于对鸟群等生物群体行为的观察和研究。鸟群在自然界中展现了许多集体智慧的行为特征，比如鸟群在觅食、迁徙或逃避

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PSO算法的简单实现——C++版（附完整代码）
weixin_60822173的博客
07-12 1468
PSO算法是一种群体智能的优化算法，由Eberhart和Kennedy在1995年提出。它受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的社会行为来进行问题求解。听着非常高级，其实实现起来非常简单，也很容易理解。
路径规划中的粒子群算法PSO.rar
01-19
本资源提供的"PSO"可能是MATLAB实现的粒子群优化代码，适用于学习和研究PSO算法在路径规划中的应用。MATLAB作为一种强大的数值计算工具，其简洁的语法和丰富的库函数使得实现和调试这类算法变得相对容易。使用者可以...
ROS2(二)- nav2_amcl 代码算法总结
虎哥的铲屎员
03-17 1482
我用的ros2-dashing版本，其他版本的没看过。navigation2代码可以git下载navigation2。 amcl算法全部可以从《概率机器人》书上找到：生成新粒子群(5.4节)、计算权重(6.4节)、重采样算法（8.3.5节）。有了算法看代码就容易很多。 文章目录1.粒子滤波概括2.程序逻辑3.算法3.1 粒子滤波基本算法3.2 根据odom和旧粒子采样得到新粒子3.2.1介绍里程计...
图解粒子群优化算法(PSO)
qq_43391414的博客
05-12 3295
PSO:particle swarm optimization 注：以下的鸟就是粒子。 总体思想 有若干只鸟xix_ixi​，位置可能各不相同，但是每只鸟需要记录下自己的个体历史最优解pbestipbest_ipbesti​，并分享给大家，在这些个体历史最优解中，记最优的那个为全局最优解gbestgbestgbest。然后，每只鸟都根据pbestipbest_ipbesti​和gbestgbestgbest来调整自己的位置，其实就是希望在这两者的中间部分搜寻。 算法双要素 每只鸟都有一个位置xxx和速度vv
智能算法PSO的图例分析
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
01-30 1342
** 粒子群算法（PSO） ** 一.粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术； 初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。 *PSO算法流程如图所示（此图是从PPT做好，复制过来的，有些模糊）* 二.PSO模拟社会的三条规则： ①飞离最近的个体，以避免碰撞 ②飞向目标（认知行为）——Pbest ③飞向群体的中心（社会行为）——Gbest 三.迭代公式： 举一个粒子。。。在一维中，利用...
图说粒子群优化算法(PSO)附源码
Flag_ing的博客
06-29 6126
前面说了ACO，这次就来说下PSO吧。 一、初识PSO：这是个啥玩意？ 粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法，它通过自身及群体搜索的经验来寻找全局最优解。没错，ACO模拟的蚁群觅食，PSO模拟的是鸟群觅食！但是作用却不一样，一个是寻找最优路径的，一个是用来做优化的。 粒子群算法被广泛用于求极值的问题。在鸟群觅食过程中，个体鸟与群体之存在一种信息共享机制，鸟儿会根据自身搜索经验和群体搜索经验来时时调整自己的飞行状态，以期找到实物最多的地方。该算法适用于求极值的问题。关于鸟群觅食的过程，还是上图
PSO算法介绍
热门推荐
Witty_Hou的博客
06-08 1万+
结合网上的文章对PSO进行一些介绍，并附上自己复现的算法。
基于粒子群优化算法PSO的c++仿真源码+数据（大作业）.zip
10-16
基于粒子群优化算法PSO的c++仿真源码+数据（大作业）.zip 代码完整下载可用，确保可以运行。 基于粒子群优化算法PSO的c++仿真源码+数据（大作业）.zip 代码完整下载可用，确保可以运行。基于粒子群优化算法PSO的...
粒子群优化算法PSO的c++的实现
09-22
粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的...
粒子群算法求解机器人路径规划,粒子群算法的流程,Python
09-10
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群群体行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它被广泛应用于解决复杂的连续函数优化、工程设计问题以及路径规划等领域，如...
基于PSO移动机器人路径规划算法
05-20
使用vc编写PSO算法，实现粒子的寻优，其中运用了龙格库塔进行轨迹优化。
PSO粒子群算法，用于路径规划算法
06-01
PSO路径规划算法，源码
20页粒子群算法MATLAB代码
03-08
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
pso的基本流程
01-05
计算智能算法，PSO的基本流程，计算智能入门
粒子群算法（PSO）
qq_35912930的博客
08-14 5075
目录1. 基本概念2. 算法流程图3. 迭代方程4. 代码示例5. 特点(1) 优点(2) 缺点6. 改良(1) 惩罚函数(2) 增加变异操作 1. 基本概念 模拟鸟类觅食行为 个体最优：每一只鸟飞过的最优解 全局最优：全部鸟飞过的最优解 2. 算法流程图 3. 迭代方程 Vit+1=ωVit+c1r1(Pibestt−Xit)+c2r2(Gbestt−Xit) V_i^{t+1} = \omega V_i^t + c_1r_1(P_{ibest}^t-X_i^t) + c_2r_2(G_{best}^t
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)
2201_76139143的博客
07-19 1206
粒子群优化算法（PSO, Particle Swarm Optimization），属于启发式算法中的一种，常用于多目标优化，寻找全局最优解，具有收敛速度快、参数少、算法简单的优点。
智能优化算法——PSO
最新发布
weixin_57125065的博客
01-18 707
（个体学习速率）为粒子个体对于该个体历史最优位置的学习速率，就是假定认为相对适应度高的位置附近搜索到更优的值几率更高。（群体学习速率）为粒子个体对于该群体历史最优位置的学习速率，认为群体中最优适应度处位置能够搜索到更优位置几率更高，因此设定该学习速率让个体粒子能够往群体最优解当中靠近，有一个朝向作用。所谓PSO算法其实就是定义一个搜索空间，将粒子群随机分布在定义搜索空间内，通过计算个体在搜寻过程中的最佳适应度与位置和群体中的最优适应度和位置。为该粒子群体的历史最优适应度处的粒子位置。为该粒子t时刻的位置。
标准粒子群算法（PSO）matlab实现
君君的博客
12-18 7113
标准PSO算法的核心公式如下： 其中，w,c1,c2是预置好的： w称为惯性权重，大小一般在[0.5,1.5]。 c1,c2称为学习因子，一般取值[1,4]，通常设置的c1=c2，但是c1与c2不必完全相同。 此实验是在二维空间寻找最小值，设置多峰函数： z = x^2 + y-7cos(pix)-8cos(2pi*y); 它的图像如下所示，我们要找的是z的最小值，也是z轴的最低点。 下面是一些参数设置的变化对粒子收敛情况的影响 本次实验中，种群规模为100，迭代次数为100，其他参数进行不断的变化
最优化算法之粒子群算法（PSO）
weixin_45780075的博客
12-08 674
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．   PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。 二、粒子群算法分析 1、基本思想   粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，
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