1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....最后，值此论文完成之际，谨向我的导师江祥奎老师致以衷心的感谢和崇高的敬意,,,,。参考文献杨维粒子群优化算法综述中国工程科学出版社，马兆青，袁曾任基于栅格的移动机器人实时导航和避障机器人，，成伟明，唐振民，赵春霞，刘华军移动机器人路径规划中的图方法应用综述工程图学学报，孙铁波单体移动机器人环境建模方法研究科技信息，章军小生境粒子群优化算法及其在多分类器集成中的应用研究博士学位论文合肥中国科技大学研究生院，刘希玉，刘弘编著人工神经网络与微粒群优化第章粒子群算法北京邮电大学出版社，俞欢军，张丽平，陈德钊等基于反馈策略的自适应粒子群优化算法浙江大学学报工学版，龚纯，王正林编著，精通最优化计算第版霍迎辉......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....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......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....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......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....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，文献综述和外文资料翻译修改，中期检查，后期详细设计，程序实现等整个过程中都给予了我悉心的指导。我的设计较为复杂烦琐，而且本身学习底子不是很好，但是江老师仍然细心地纠程序和文章中的。他的治学严谨和科学研究的精神及渊博的理论知识令我受益匪浅也是我永远学习的榜样，并将积极影响我今后的学习和工作......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....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......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....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......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....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，，......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....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，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......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....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......”。