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針對傳統的智能算法在機器人路徑規劃中的弊端，在混合的差分進化算法和粒子群算法的基礎上，修改兩種算法的變異規則，并加入多種群機制保持算法的多樣性。因此，提出了改進的DEPSO算法（pDEPSO），并以此來解決機器人路徑規劃問題。這種新算法采用的多種群技術和雙變異機制，以指導粒子在優化過程中探索未知空間。該算法在不犧牲多樣性的基礎上，提高了收斂速度，從而值得研究。
隨著二十一世紀電子、計算機、機械以及人工智能等多門科學技術的發展，研究者們在機器人領域也有了重大的突破，與原先的功能單一的機器人相比，現如今的機器人具有決策、自主感知和執行功能等。移動機器人的路徑規劃問題一直是移動機器人的一個重要組成部分，是當下研究的重點和熱點。路徑規劃問題是指在特定約束條件下，可以找到一條從初始位置到目的地的最佳或者接近最佳性能的路徑，是機器人可以無碰撞地，更快地到達目的地。
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