基于新的粒子群算法的虚拟角色路径规划仿真系统

针对标准粒子群算法(SPSO)中粒子在避障时易陷入局部最优而无法继续行走的问题,提出一种将局部最优粒子的位置后退至其历史最优位置,在此位置进行8-邻域局部搜索最优可行解的方法。该方法找到离目标最近的非障碍点,让粒子行走至该位置;同时找出当代群体的全局最优位置,并将各粒子位置设定为此位置,继续迭代。通过在栅格地图中的避障实验发现,传统算法粒子遇到障碍物时会陷入局部最优而无法行走,而改进后的算法粒子能够成功避开障碍到达终点。将改进的算法引入三维视景仿真系统,仿真结果表明在大地图、多障碍场景下粒子陷入局部最优而导致寻路失败的概率高达50%;通过给障碍物添加圆形坡度对算法进一步改进,粒子成功规划出路径的概率提高至83%。实验结果表明改进后算法搜索能力增强,能在复杂场景中有效地规划出路径。