粒子群(PSO)路径规划

资 源 简 介

粒子群(PSO)路径规划

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)在路径规划中的应用是一种基于群体智能的优化方法，特别适合解决复杂环境中的局部路径规划问题。

传统PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，让多个"粒子"在解空间中协作搜索最优路径。每个粒子会根据自身历史最优位置和群体最优位置动态调整运动方向，逐步收敛到最佳解决方案。

针对路径规划中的"陷阱"问题(如U型障碍、死胡同等)，结合深度优先搜索(DFS)的策略能有效提升算法逃脱局部最优的能力。DFS的深度探索特性可以帮助粒子跳出看似最优实为陷阱的区域，而PSO的群体协作机制则能快速传播成功逃脱的路径信息。

这种混合算法的优势在于：既能保持PSO的高效收敛特性，又能通过DFS的探索机制克服传统PSO易陷入局部最优的缺陷。实际应用中需要注意惯性权重、学习因子等参数的调节，以及DFS探索深度与PSO迭代次数的平衡。