检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:程哲[1,2] 王伟[2] 谢广明[2] 罗文广[1]
机构地区:[1]广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州545006 [2]北京大学工学院,北京100871
出 处:《兵工自动化》2014年第1期76-81,88,共7页Ordnance Industry Automation
基 金:国家自然科学基金面上项目(10972003);广西车辆零部件先进设计制造重点实验室开放基金重点项目(2012KFZD03)
摘 要:基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的良好性能,已经在多个领域被广泛应用,主要综述PSO算法在机器人领域中的应用情况以及发展前景。首先介绍PSO算法的特点,对现有PSO算法在机器人领域中的应用方法进行归类,分析每种应用的优缺点,并针对存在的问题提出改进意见。基于以上对比分析,提出了PSO算法在该领域进一步的发展方向。Because of its great performance, particle swarm optimization (PSO) algorithm has been widely used in many fields. The paper mainly introduces application situation and development foreground of PSO algorithm in robot field. At first, introduce features of PSO algorithm, then classify the applications in the field of robotics, analyze the advantage and disadvantage of each application, and give the modification opinion. Based on these analysis, the direction of future development and application prospect are discussed.
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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