摘要：为了提高路径规划寻优能力，提出了一种混合路径规划算法。首先采用改进粒子群算法进行路径的搜寻，然后利用爬山算法在上一步的基础进行精细化寻优。在粒子群算法中采用Tent混沌映射来初始化粒子种群，惯性权重采用随机更新策略、学习因子采用异步动态调整、在改进粒子群算法搜索结束后，采用爬山算法进一步寻优。通过四种不同复杂程度的地形场景下的仿真对比试验，验证了本算法的可行性与有效性，本算法将全局搜索与局部搜索相结合并且提高了算法的整体搜索性能。
文章目录
0 引 言
1 算法设计
1.1 改进粒子群
1.2数学模型
1.3 融合算法
2 实验设计与分析
2.1 改进粒子群算法初始化种群仿真实验
2.2 算法路径寻优对比仿真实验
2.3 多次随机对比实验
3 结束语
