：针对移动机器人传统路径规划算法效率不高，寻优能力差等问题，提出一种基 于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法．该方法利用神经网 络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计 算效率和可靠性．仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的．-The quality and eficiency of calculation is the two puzzling problems in the tradi— tional algo

本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）名称：基本粒子群优化算法（PSO） 作用：求解优化问题 说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 -The particle swarm optimization algorithm (Particle of Swarm Optimization) name: Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) Role: solving optimization pro

粒子群優化算法（粒子群優化）名稱：粒子群優化算法（PSO） 作用：解決優化問題 說明：全局，並行，高效的智能算法組-The particle swarm optimization algorithm (Particle of Swarm Optimization) name: Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) Role: solving optimization problems Descr iption: global, p

粒子群算法，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。(The particle swarm optimization (PSO) al