1、微粒的适应度值和位置储存在各粒子的中，将所有的的适应值最优个体的适应度值和位置储存在中更新每个个体粒子的当前位置和当前速度对于每个粒子来说，将其所经历过的最好位置和该粒子的当前位置作比较，如果较好，则将该粒子的当前位置替换其所经历的最优位置通过将当前所有和的值做比较，根据比较结果来判断是否要更新放在杂交池中的粒子的数量是由杂交概率决定的，池中的微粒随机进行两两杂交并且产生与父代同样数目的子代微粒，子代的速度和位置计算公式为式，此时要使得和的值保持不变如果已经满足所设定的停止条件即开始时设置的最大迭代次数或者预设的运算精度，则停止搜索，输出运行结果，否则就返回继续进行搜索。优化后粒子群算法实现收敛效果图图改进粒子群算法适应度曲线仿真效果图图收敛曲线图最优化路径仿真图结论通过以上过程的论述，我起初用基本粒子群算法对问题进行优化，但是基本粒子群算法虽然能够进行优化，但是其优化效率低，而且运算精度也打不到要求，何况针对移动机器人路径规划这复杂的问题，其运算复杂，而且要求的结果要比较精确，所以最终我就采用了混合粒子群算法，其与基本粒子群算法没有很明显的区别，只是在迭代运算的过程中加入了些遗传算法中交叉算子的思想，再加入该思想之后，通过的编码实现对机器人路径的规划，其效果可以通过上述仿真图看出。本文利用粒子优化群算法对机器人路径进行规划，我首先是采取栅格法的到所有可行路径，最后用粒子群算法度路径进行优化最终选取条最佳路径，粒子群算法中初始参数的选择会影响粒子最终的适应度值，迭代次数的多少会影响运算的精度，栅格法选取最短路径实际上是根据权值的大小来决定的。通过粒子群优化算法与路径规划方法的结合最终完成了机器人最优路径的选取。这是本篇论文最主要的随想。致谢历经了几个月的忙碌学习，这次艰难却有意义的毕业设计将要马上结束，作为个本科生的毕业设计，由于经验的匮乏，所以不可避免存在许多考虑不周全的地方，因此，假设没有导师的循循善诱的知道和督促，以及起研究的同学们的帮助和支持，能够这么顺利的完成这个毕业设计简直是非常难的。虽然这次毕业设计做的很艰辛，但是通过辅导老师给予的参考资料和同学们给予的帮助以及自己不懈的努力，最终还是完成了。所以，此时此刻我首先要感谢我的导师江祥奎老师给予我莫大的支持和帮助。虽然他平时有很多的工作，但是在我做毕设的每个阶段江老师都会及时给予我帮助，从查阅资料到现场指。

2、口可以灵活的运用，节省了软件及时间。有配套的仿真开发工具的存储器给用户的开发带来方便。用户可以将芯片焊接在线路板上后进行下载程序调试程序和修改程序。同时，的片内己集成了程序断点控制等逻辑功能。因此，它的开发工具较为简单，只需套环境下的调试软件和个连接于并口的仿真器。仿真器与经串口连接。因此，用户只要在设计应用系统时为调试需要预留好的串口接口的引出插座，即可实现系统的程序下载调试系统现场编程硬件仿真或软件升级功能，而且无需外加编程电压。设计思路单片机最小系统介绍单片机最小系统主要由电源复位振荡电路以及扩展部分等部分组成。电源模块对于个完整的电子设计来讲，首要问题就是为整个系统提供电源供电模块，电源模块的稳定可靠是系统平稳运行的前提和基础。单片机虽然使用时间最早应用范围最广，但是在实际使用过程中，个和典型的问题就是相比其他系列的单片机，单片机更容易受到干扰而出现程序跑飞的现象，克服这种现象出现的个重要手段就是为单片机系统配置个稳定可靠的电源供电模块。如图所示。齐鲁工业大学届本科生毕业设计论文图电源供电模块复位电路单片机复位电路原理是在单片机的复位引脚上外接电阻和电容，实现上电复位。当复位电平持续两个机器周期以上时复位有效。复位电平的持续时间必须大于单片机的两个机器周期。具体数值可以由电路计算出时间常数。如图所示。图电路震荡电路单片机系统里都有晶振，在单片机系统里晶振作用非常大，全程叫晶体振荡器，他结合单片机内部电路产生单片机所需的时钟频率，单片机晶振提供的时钟频率越高，那么单片机运行速度就越快，单片机的切指令的执行都是建立在单片机晶振提供的时钟频率。在通常工作条件下，普通的晶振频率绝对精度可达百万分之五十。高级的精度更高。有些晶振还可以由外加电压在定范围内调整频率，称为压控振荡因此自然而然就有了结合各种智能算法的优点而形成的混合粒子群算法。在此我选择的是基于自然选择的粒子群优化算法。算法的原理借鉴遗传算法中的杂交概念，在每次迭代中，选取指定数量的粒子放入杂交池中是依据杂交概率来进行选择的，将池中的微粒任意进行两两杂交，并且产生的子代粒子的数量和原始池中的数量是样的，此时可将子代微粒替换亲代微粒。通过父代位置进行算术交叉得到子代位置其中是到之间的随机数。而且子代微粒的速度大小可由式计算得到算法步骤种群中各微粒的位置和速度的初始化取值是随机的评价每个微粒的适应度，将当前各。

3、走过的可行栅格均被记录在此向量中，但是此法有个缺点就是，它并没有折射出这些栅格被经过的先后顺序。如由图所示，其中位置向量为，那么机器人可能经过的的路径为或者。但是，在实际的运算当中以及算法当中，当有多条路径时，机器人最终只能选择其中的条。因此，怎样对更新后的位置向量是粒子位置更新的关键，并且对其进行越界检查和避障检查。本篇文章所使用的检查策略为提取出来位置向量中值为的栅格序号，并将提取出来的这些序号构成集合对其进行全排列，并且对中的每个序列,,进行避障检查和边界检查。通过上述定义可得到如果可以表示栅格序号为的栅格中心的连线，那么必须满足不会穿过任何障碍栅格才可以使得机器人运行的路径完全避障，即不会超过当前视野域的任何边又不会出现图所示的情形，如果至少存在个排列是满足上述要求的，那么就能够允许更新，否则不可以更新。粒子群优化算法的改进混合粒子群算法该论文中采用的粒子群优化算法是混合粒子群优化算法，混合粒子群算法是指借鉴其他些智能优化算法的思想而形成的粒子群算法。除了粒子群算法外，还有遗传算法模拟退火算法以及神经网络智能算法，这些算法是目前应用比较广泛的智能算法，每种智能算法都有其特点，，文。老师们多次询问研究进程，并为我指点迷津，帮助我开拓研究思路，精心点拔热忱鼓励。老师丝不苟的作风，严谨求实的态度，踏踏实实的精神，不仅授我以文，而且教我做人，对老师的感激之情是无法用语言来表达的。通过这次实训设计，使我得到了次用专业知识专业技能分析和解决问题全面系统的锻炼。使我在单片机的基本原理单片机应用系统开发过程，以及在常用编程设计思路技巧的掌握方面都能向前迈了大步，为日后成为合格的应用型人才打下良好的基础。从开始进入可提到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意,最后我再次感谢指导老师的关心和帮助以及在本次实训中帮助我的所有以前帮助过我的老师和同学，是你们的帮助和支持，让我完成了本次实训，祝你们身体健康万事如意,与准双向口相同。开漏端口带有个施密特触发输入以及个干扰抑制电路。模数转换寄存器单片机的转换口在口，有路位高速转换器，系列是位精度的，速度均可达到。路电压输入型，可以完成温度检测电池电压检测按键扫描频谱检测等功能。上电复位后口是弱上拉型的口，可以通过软件设置将路中的任何路设置为转换，不需作为使用的口可继续作为口使用。这样，转换和。

4、有意义的毕业设计将要马上结束，作为个本科生的毕业设计，由于经验的匮乏，所以不可避免存在许多考虑不周全的地方，因此，假设没有导师的循循善诱的知道和督促，以及起研究的同学们的帮助和支持，能够这么顺利的完成这个毕业设计简直是非常难的。虽然这次毕业设计做的很艰辛，但是通过辅导老师给予的参考资料和同学们给予的帮助以及自己不懈的努力，最终还是完成了。所以，此时此刻我首先要感谢我的导师江祥奎老师给予我莫大的支持和帮助。虽然他平时有很多的工作，但是在我做毕设的每个阶段江老师都会及时给予我帮助，从查阅资料到现场指导始起点和目标点以及各参数和路径表开始粒子群算法与机器人路径规划的结合实现优化算法的适应度函数的确定方式假设第个微粒的位置分量的集合为，而且定义其对应的路径为,那么以下计算式就可以得到第个粒子的适应度根据初始化种群产生的方法初始化粒子的位置和速度由式计算每个粒子的适应值根据式更新没个粒子的历史最优解由式更新种群的全局最优解由式更新每个粒子的速度，根据式调整根新后的速度由式更新每个粒子的位置，将的值加若将得到的最佳路径添加到路径表中若到达或到达栅格，且不会出现图的状况结束函数值式中，均为路径点，由式计算得出。参数的选择该篇论文中优化算法的学习因子都取，的变化趋势是随着迭代次数的增加线性减小的，计算如下式式中，截止到目前的迭代次数为，当前总的迭代次数为，，，其余参数均根据合理参数范围选择即可。粒子位置和速度更新策略粒子速度更新仍然采用标准粒子群算法中的速度更新公式，即式。微粒位置更新问题是机器人路径规划二进制粒子群算法的最重要的部分。该论文中的微粒位置的更新以式为标准，以下为本文采用的粒子位置更新策略由算法本身的特点，本篇论文中对微粒位置的更新事实上是对粒子位置向量中的个分量的更新，定义第个微粒的位置向量为，那么定义更新后的位置分量为。从到的差别就是其中的个分量的值由原始的变成了，或者是从原始的变成了。但是上述位置分量的变化也许有可能使的更新后的位置分量所映射的路径不能达到安全避障的目标。因此，在我们改变微粒的位置的维分量的值的时候，我们都要对系统进行越界检查和避障检查，看更新后的位置向量，检查其所对应的路径是否超过视野域范围或者是不是和障碍物相碰。如果即达到安全避障又没有超过视野域范围，就可以允许将添加到，不满足上述条件就不允许更新。可以假设微粒更新后的位置向量为，视野域中所。

5、因此自然而然就有了结合各种智能算法的优点而形成的混合粒子群算法。在此我选择的是基于自然选择的粒子群优化算法。算法的原理借鉴遗传算法中的杂交概念，在每次迭代中，选取指定数量的粒子放入杂交池中是依据杂交概率来进行选择的，将池中的微粒任意进行两两杂交，并且产生的子代粒子的数量和原始池中的数量是样的，此时可将子代微粒替换亲代微粒。通过父代位置进行算术交叉得到子代位置其中是到之间的随机数。而且子代微粒的速度大小可由式计算得到算法步骤种群中各微粒的位置和速度的初始化取值是随机的评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的适应度值和位置储存在各粒子的中，将所有的的适应值最优个体的适应度值和位置储存在中更新每个个体粒子的当前位置和当前速度对于每个粒子来说，将其所经历过的最好位置和该粒子的当前位置作比较，如果较好，则将该粒子的当前位置替换其所经历的最优位置通过将当前所有和的值做比较，根据比较结果来判断是否要更新放在杂交池中的粒子的数量是由杂交概率决定的，池中的微粒随机进行两两杂交并且产生与父代同样数目的子代微粒，子代的速度和位置计算公式为式，此时要使得和的值保持不变如果已经满足所设定的停止条件即开始时设置的最大迭代次数或者预设的运算精度，则停止搜索，输出运行结果，否则就返回继续进行搜索。优化后粒子群算法实现收敛效果图图改进粒子群算法适应度曲线仿真效果图图收敛曲线图最优化路径仿真图结论通过以上过程的论述，我起初用基本粒子群算法对问题进行优化，但是基本粒子群算法虽然能够进行优化，但是其优化效率低，而且运算精度也打不到要求，何况针对移动机器人路径规划这复杂的问题，其运算复杂，而且要求的结果要比较精确，所以最终我就采用了混合粒子群算法，其与基本粒子群算法没有很明显的区别，只是在迭代运算的过程中加入了些遗传算法中交叉算子的思想，再加入该思想之后，通过的编码实现对机器人路径的规划，其效果可以通过上述仿真图看出。本文利用粒子优化群算法对机器人路径进行规划，我首先是采取栅格法的到所有可行路径，最后用粒子群算法度路径进行优化最终选取条最佳路径，粒子群算法中初始参数的选择会影响粒子最终的适应度值，迭代次数的多少会影响运算的精度，栅格法选取最短路径实际上是根据权值的大小来决定的。通过粒子群优化算法与路径规划方法的结合最终完成了机器人最优路径的选取。这是本篇论文最主要的随想。致谢历经了几个月的忙碌学习，这次艰难却。

参考资料：

[1]浅析预算法律责任制度之完善（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[2]浅谈企业如何构建现代财务管理体系毕业设计论文（第7页，发表于2022-06-25 19:17）

[3]大学生就业现状及就业问题毕业设计论文（第6页，发表于2022-06-25 19:17）

[4]计算机应用技术毕业设计论文（第6页，发表于2022-06-25 19:17）

[5]某小学综合楼工程招标控制价编制毕业设计论文（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[6]税务案件证据问题研究（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[7]试析我国贷款损失税收法律制度的完善（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[8]浅析企业招聘工作存在的问题毕业设计论文（第7页，发表于2022-06-25 19:17）

[9]论政府采购法律制度的构建（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[10]论财政法的基本原则（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[11]财税法学教学的讲授浅议（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[12]财产税税制改革探索（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[13]ERP环境下钢铁企业成本管理模式的探讨（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[14]ＥＲＰ环境下的现代企业成本管理（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[15]金融危机下劳动合同法实施的难点及对策（第6页，发表于2022-06-25 19:17）

[16]资本公积和留存收益转增资本的涉税处理（第7页，发表于2022-06-25 19:17）

[17]预算审批制度改革与中国预算法的完善（第7页，发表于2022-06-25 19:17）

[18]通胀压力下的财税政策选择（第8页，发表于2022-06-25 19:17）

[19]谈纳税人权利（第7页，发表于2022-06-25 19:17）

[20]税费改革与合村并组（第7页，发表于2022-06-25 19:17）