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动态网络中机器人信息的感知与搜索策略 总被引:1,自引:0,他引:1
为建立一个机器人信息动态交互平台,提出机器人自主感知模型,动态建立机器人路径,并基于遗传算法优化多机器人路径。机器人自主感知模型通过抽象各种网络实体,对网络信息进行分类搜索,自主感知实时的网络传感信息,从而动态规划机器人路径。遗传算法优化用于解决多机器人的路径交叉问题,避免机器人工作空间的资源竞争。仿真和实验表明,机器人自主感知模型具有很强的扩展能力和合理的构架,突破了以往移动机器人仅仅使用自身传感器或网络固定传感器的局限,能够完成超过机器人视野范围的任务。 相似文献
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围绕群机器人学的起源与发展,针对群机器人系统与其他多机器人系统的区分准则及系统级功能特征,讨论个体机器人的交互、通信、协调控制机制和自组织、模式形成等群机器人研究中的主要问题,洞悉群机器人的研究概貌和既有研究成果,明确其研究方向.通过回顾概括群机器人系统的主要建模与仿真方法,以个体之间及个体与环境之间的局部交互机制为前提,使感知能力有限的个体机器人在协调控制算法作用下涌现群体智能完成规定的复杂任务,突出群机器人规模可伸缩的系统特征. 相似文献
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微粒群算法具有搜索效率高,收敛速度快的特点,可应用于基于目标搜索任务的群体系统。人工势场法可用于移动机器人的避障导航,提出一种在环境未知情况下基于机器人多传感器结构的人工势场法MSAPF,和一种具有群机器人系统特征的SRPSO算法,将二者相结合,应用于群机器人系统的目标搜索任务,在搜索目标的同时实现避障导航路径规划,通过对多组不同数量机器人的仿真实验验证了此方法的有效性。Abstract: Particle Swarm Optimization algorithm has high searching efficiency and constringency speed,and can be used for the target-searching swarm intelligence system.The artificial potential field (APF) is an effective local path planning method for the mobile robot.The MSAPF (multi-sensor-based APF),integrating with the SRPSO (Swarm-Robot PSO) algorithm was proposed,used for realizing the path planning of swarm robot system while searching the target.The efficiency has been proved by the simulation experiments with different individual quantity of swarm robot. 相似文献
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在求解高维空间中复杂多峰函数的优化问题时,传统的粒子群算法在收敛速度和局部搜索能力等方面表现出严重不足。针对这些问题,提出了一种基于最优评价的改进自适应粒子群算法(IAPSO),引入了改进的速度迭代公式,利用对每次迭代后种群的一系列最优值的评价来控制惯性权重的增幅,并设置对速度和位置的变异机制来防止搜索陷入局部最优。相关实验表明,在对高维空间中的复杂多峰函数进行优化求解时,改进粒子群算法IAPSO的表现比常规粒子群算法更加优越。 相似文献
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为解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题, 提出一种自适应杂交退火PSO算法。采用Sigmoid函数控制惯性权重, 平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力; 采用双曲正切函数控制加速系数, 平衡粒子的自我认知和社会认知能力, 提高算法精度; 引入模拟退火算子, 使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解, 增加粒子跳出局部最优的能力; 在算法后期引入杂交变异算子, 增加种群多样性, 进一步提高算法精度。基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证, 并与现有典型PSO算法进行了对比。结果表明, 所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有一定提升。最后, 将所提算法应用于阵列天线方向图综合设计, 取得了较现有算法更优的结果。 相似文献
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群优化是一种随机的群体搜索策略.针对粒子群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出了根据粒子的能量自适应调整参数的改进算法.该算法基于动力学和热力学的理论,计算每个粒子的能量值,并将优化过程中的群体视为热力学的某一状态,通过退火温度和粒子的能量动态调整算法中的惯性参数,达到对"惰性"粒子的原速度方向给予较大的牵引力的目的.优化过程中,随着系统温度的降低,惯性参数逐渐减小,有利于问题的收敛.算法中采用了带极值扰动策略,加速粒子跳出局部最优的能力.数值实验结果表明,该算法具有收敛精度高和收敛速度快的特点,可快速有效的求解约束和非约束优化问题. 相似文献
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群机器人学是多机器人系统的一个重要研究方向,其主要特点是系统包含大量个体。如何控制不受数量限制的群机器人系统,是一个极具挑战性的问题。网格分布是指大量机器人按照一定的要求均匀分布在某一区域中。基于人工物理原理分析了群机器人网格分布控制原理和方法,制定了详细的系统性能评价指标(稳定时间、碰撞次数、覆盖率、连接数、簇数、分布密度等参数),提出了采用曲线拟合法构建虚拟力模型。通过在无障碍物和有障碍物环境中的网格分布仿真,显示出该方法可以鲁棒、有效的完成网格分布。最后指出了今后的研究方向。 相似文献
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通过分析了经典的粒子群优化中单个粒子模型,发现其具有混沌Hopfield神经网络的特点.提出了一种新的粒子群优化模型,该模型不像以往的粒子群算法那样包含随机参数,而是一个确定性的混沌Hopfield神经网络群,其搜索轨道展现了从混沌到周期分岔再到汇的逆周期分岔演化过程.初始混沌式搜索模式展宽了搜索范围,逆周期分岔演化过程决定了搜索的稳定性和收敛性.另外,理论上给出了新的粒子群优化的收敛性结论.最后,通过数值仿真给出了与经典的粒子群优化结果的不同点,并且说明了混沌粒子群优化的有效性. 相似文献
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微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。 相似文献
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电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。 相似文献
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整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优. 相似文献