【摘 要】
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本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法。通过神经网络改进的微粒群算法，充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函
【机 构】
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北京交通大学电子信息学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
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本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法。通过神经网络改进的微粒群算法，充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函数的准确性。通过神经网络描述机器人工作空间的动态环境约束并找到最优的适应度函数，在微粒群算法中使用该函数，求得微粒群算法最优无碰路径。
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