研究论文改进PSO算法及其无人机电力巡线规划应用.pdf

针对电力巡线任务的具体需求，提出一种改进型自适应粒子群算法。该算法通过引入自适应调节算法中的惯性权重，以平衡不同阶段全局搜索和局部搜索能力；加入具有自调整能力的自学习因子和社会学习因子，着重加强算法在运行后期的收敛速度和寻优能力；并针对偶发的大量粒子聚集于某个局部最优值的现象，适时引入驱散操作，对粒子聚集区域加以疏散，使其被分配到更大的空间范围内，以加强算法跳出局部极小的能力。最后，通过典型智能算法测试函数的测试，检验了改进算法在平均最优值、运行时间和成功次数等方面的优势；通过仿真分析，验证了该算法在电力巡线应用的有效性。