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文檔簡介
1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和科技的發(fā)展,人們對(duì)智能家居的需求日趨明顯。機(jī)器人作為智能家居中不可或缺的元素,也受到了學(xué)者越來越多的關(guān)注。機(jī)器人在智能家居中的工作環(huán)境相對(duì)復(fù)雜,且存在很多不確定因素,因此智能家居環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題是一個(gè)非常重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。本文重點(diǎn)研究智能家居環(huán)境下無序多目的地動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃問題,研究中分別對(duì)趨于目標(biāo)的全局靜態(tài)路徑規(guī)劃和躲避障礙物的局部動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃進(jìn)行了探討。
(1)在全局靜態(tài)路徑規(guī)劃中,為了提
2、高路徑集的質(zhì)量和收斂速度,本文提出了文化蟻群算法。在其種群空間內(nèi)以傳統(tǒng)蟻群算法為基礎(chǔ)加入精英螞蟻策略,螞蟻回退策略,信息素?fù)]發(fā)系數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略,在其信念空間內(nèi)采用去迂回操作和平行四邊形去折點(diǎn)的操作優(yōu)化路徑集。仿真表明,較目前其他改進(jìn)蟻群算法,文化蟻群算法具有尋優(yōu)效率高,收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。
(2)為了更真實(shí)的模擬機(jī)器人的實(shí)際工作環(huán)境,進(jìn)一步研究了躲避障礙物的局部動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃問題,提出了改進(jìn)的人工魚群算法。算法引入了蟻群算法的禁
3、忌表和回退策略,加入自適應(yīng)視野域的策略,同時(shí)提出了等腰直角三角形優(yōu)化策略和雙人工魚群策略,避碰規(guī)則庫則使機(jī)器人能有效躲避障礙物。但通過仿真結(jié)果可以看出,本算法在路徑尋優(yōu)效率和質(zhì)量方面還有待提高。
(3)為了進(jìn)一步提高路徑尋優(yōu)效率,本文將文化蟻群算法、遺傳算法和改進(jìn)人工魚群算法有效融合,提出了文化遺傳算法。在算法的種群空間內(nèi)采用正弦式自適應(yīng)遺傳算法,在信念空間內(nèi)引入平行四邊形去折點(diǎn)策略、等腰直角三角形優(yōu)化策略以及種群置換策略。仿
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